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本文目录一览：
- 1、经典CNN网络结构-AlexNet、VGG、GoogleNet、ResNet)
- 2、深度学习架构包括
- 3、深度卷积网络
- 4、卷积神经网络的模型有哪些
- 5、经典卷积神经网络简介之【AlexNet】
- 6、LeNet5、AlexNet、VGG-16、GoogLeNet、ResNet50原理及其结构
经典CNN网络结构-AlexNet、VGG、GoogleNet、ResNet)
VGG 继承了 LeNet 以及 AlexNet 的一些框架结构，而 GoogLeNet 则做了更加大胆的网络结构尝试，虽然深度只有22层，但大小却比 AlexNet 和 VGG 小很多。
GoogleNet或Inception网络是谷歌研究者设计的一种架构。GoogleNet是ImageNet2014的冠军，是当时最强大的模型。该架构中，随着深度增加它包含22层，而VGG只有19层，研究者还开发了一种叫作Inception模块的新型方法。
AlexNet 引入了激活函数relu，除了最后一层是softmax以外，其他的激活函数都是relu。引入的局部响应归一化在后续的研究中证明并无太大的作用，一般都是用的BN，所以这里不详细研究这个了。
block表示。注意它这里的identity mapping中包含了一个1x1 conv表示的W s 。而网络中其它的若干模块则可能直接使用的identity mapping，而不含任何有参层。Resnet网络的最后若干层。与其它VGG/Alexnet或者Googlenet并无不同。
年新的一届ILSVRC大赛中Googlenet与VGG的身影分外亮眼。Googlenet相对VGG而言在网络结构上有了更新的突破，不过其复杂度也大大增加了。
ResNet通过使用多个有参层来学习输入与输入输出之间的 残差映射（ residual mapping ） ，而非像一般CNN网络（如AlexNet/VGG等）那样使用有参层来直接学习输入输出之间的 底层映射（ underlying m***ing） 。
深度学习架构包括
1、为知道、领会、应用、分析、综合以及评价六个层次。一般认为，知道、领会、分析三个方面属于低阶思维，即浅层学习；分析、综合和评价三个方面属于高阶思维，即深度学习。
2、尽管Caffe又重新崛起，从架构上看更像是TensorFlow，而且与原来的Caffe也不在一个工程里，可以独立成一个框架来看待，与原Caffe关系不大。
3、同时，PyTorch支持数据并行和分布式学习模型，并且还包含许多预先训练的模型。 PyTorch更适合小型项目和原型设计。 Sonnet Sonnet深度学习框架是建立在TensorFlow的基础之上。它是DeepMind用于创建具有复杂架构的神经网络。
4、深度学习框架是一种为了深度学习开发而生的工具，库和预训练模型等***的总和。有了这种框架，看似复杂神秘的深度学习模型开发被大大简化，成为AI开发者的必用利器。目前，TensorFlow和PyTorch明显领先，其他框架势微。
5、深度学习主要包括如下：深度学习又称之为人工神经网络训练。深度学习是指多层的人工神经网络和训练它的方法。一层神经网络会把大量矩阵数字作为输入，通过非线性激活方法取权重，再产生另一个数据***作为输出。
6、项目包含“手写数字识别”“文学作品文本特征向量化实战”“基于GAN生成人脸图片”“基于分布式GAN人脸图片生成”“基于深度强化学习的迷宫游戏”“企业级车牌识别”6个项目。
深度卷积网络
1、卷积神经网络是深度神经网络的基础模型之一也是最重要的模型其中深度的意思是：在机器学习和神经网络领域，深度指的是神经网络中的层数。深度神经网络由多个神经网络层组成，每个层都包含一组神经元或节点。
2、欠拟合。根据查询《人工智能导论测试题》显示如果深度卷积网络层数过深不会导致欠拟合问题。人工智能，英文缩写为AI，已经足以替代人类。
3、卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种专门用于处理具有类似网格结构数据的深度学习模型，例如图像、语音信号等。
4、目前的卷积神经网络一般是由卷积层、汇聚层和全连接层交叉堆叠而成的前馈神经网络，使用反向传播算法进行训练。 卷积神经网络有三个结构上的特性：局部连接，权重共享以及汇聚 。
卷积神经网络的模型有哪些
1、LeNet-5模型 在CNN的应用中，文字识别系统所用的LeNet-5模型是非常经典的模型。LeNet-5模型是1998年，Yann LeCun教授提出的，它是第一个成功大规模应用在手写数字识别问题的卷积神经网络，在MNIST数据集中的正确率可以高达92%。
2、何凯明在2015提出的卷积神经网络模型的里程碑的模型是ResNet。
3、在人工智能绘画领域，有几个主流的模型被广泛应用，其中包括：DeepArt：DeepArt模型基于卷积神经网络（CNN）和深度学习技术，能够将输入的图像转化为艺术风格的图像。
4、卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种专门用于处理具有类似网格结构数据的深度学习模型，例如图像、语音信号等。
5、CNN卷积神经网络是一种深度模型。它其实老早就已经可以成功训练并且应用了（最近可能deep learning太火了，CNNs也往这里面靠。虽然CNNs也属于多层神经网络架构，但把它置身于DL家族，还是有不少人保留自己的理解的）。
经典卷积神经网络简介之【AlexNet】
1、自Le Net-5在1998年提出以后，时隔14年，AlexNet横空问世，在2012年ImageNet竞赛中以冠军的成绩笑傲群雄，也就是从那时起，更多更优秀的网络被相继提出。
2、AlexNet是一个使用卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）进行图像分类的模型，其中包含了三维卷积（3DConvolution）层。三维卷积神经网络（3DCNN）是一种深度学习模型，主要用于处理视频、音频等三维数据。
3、LeNet-5模型 在CNN的应用中，文字识别系统所用的LeNet-5模型是非常经典的模型。
4、目前的卷积神经网络一般是由卷积层、汇聚层和全连接层交叉堆叠而成的前馈神经网络，使用反向传播算法进行训练。 卷积神经网络有三个结构上的特性：局部连接，权重共享以及汇聚 。这些特性使卷积神经网络具有一定程度上的平移、缩放和旋转不变性。
LeNet5、AlexNet、VGG-16、GoogLeNet、ResNet50原理及其结构
1、AlexNet 引入了激活函数relu，除了最后一层是softmax以外，其他的激活函数都是relu。引入的局部响应归一化在后续的研究中证明并无太大的作用，一般都是用的BN，所以这里不详细研究这个了。
2、首先回顾一下在数字识别领域有巨大成功的LeNet-5，该网络结构为 [CONV-POOL-CONV-POOL-FC-FC]。卷积层使用5x5的卷积核，步长为1；池化层使用2x2的区域，步长为2；后面是全连接层。
3、VGG 继承了 LeNet 以及 AlexNet 的一些框架结构，而 GoogLeNet 则做了更加大胆的网络结构尝试，虽然深度只有22层，但大小却比 AlexNet 和 VGG 小很多。
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