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近年来,在高科技领域,神经网络的发展逐渐成为研究的重点。在深度学习中,CNN是最先成功的案例,最引人关注的特点是其局部连接、权值共享等特性,这些特性相比传统的神经网络可以有效降低网络复杂程度、减少训练参数。但现实中,还需要对网络进行多种优化才能达到最终效果。因此近年来出现的一些网络架构在很大程度上优化了神经网络,取得了更好的效果。笔者主要总结了一些卷积神经网络的典型架构和相关领域的应用。