一颗西柚子
一颗西柚子

深度学习网络模型梳理

Resent

残差网络

深度学习网络模型梳理_第1张图片
深度学习网络模型梳理_第2张图片
深度学习网络模型梳理_第3张图片

一、Resent网络理论部分

2015年，He等人采用残差网络（Residual Networks，ResNet）来解决梯度消失的问题。ResNet的主要特点是跨层连接，它通过引入捷径连接技术（shortcut connections）将输入跨层传递并与卷积的结果相加。在ResNet中只有一个池化层，它连接在最后一个卷积层后面。ResNet使得底层的网络能够得到充分训练，准确率也随着深度的加深而得到显著提升。将深度为152层的ResNet用于LSVRC-15的图像分类比赛中，它获得了第1名的成绩。在文献中，还尝试将ResNet的深度设置为1000，并在CIFAR-10图像处理数据集中验证该模型。

VGG

RNN递归神经网络

会将之前结果全部记下来，太多可能会导致一些特征不清楚。
深度学习网络模型梳理_第4张图片

LSTM

深度学习网络模型梳理_第5张图片

word2vec词向量模型

深度学习网络模型梳理_第6张图片
转换为词向量，根据前后两个次，输出得到一个多分类，让最有可能出现的第三个词，概率变大。

深度学习网络模型梳理_第7张图片
构建语料库，人为添加0标签

CBOW

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Skipgram

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深度学习网络模型梳理_第11张图片

GAN对抗生成网络

transfomer

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深度学习网络模型梳理_第13张图片

TNT

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深度学习网络模型梳理_第15张图片
深度学习网络模型梳理_第16张图片
蓝色的离散程度更大，特征更鲜明

DETR

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深度学习网络模型梳理_第18张图片
深度学习网络模型梳理_第19张图片

faster-rcnn

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        时间过得真快啊，转眼就到了Oracle学习笔记的最后个章节了，通过前面七章的学习大家应该对Oracle编程有了一定了了解了吧，这东东如果一段时间不用很快就会忘记了，所以我会把自己学习过的东西做好详细的笔记，用到的时候可以随时查找，马上上手！希望这些笔记能对大家有些帮助！     这是第八章的学习笔记，学习完第七章的子程序和包之后
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