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🌟卷积神经网络发展历史及各种卷积神经网络模型简介🌟

导读 卷积神经网络(CNN)作为深度学习领域的明星技术,近年来在图像识别、语音处理等领域取得了突破性进展。CNN的发展始于20世纪80年代,由Yann...

卷积神经网络(CNN)作为深度学习领域的明星技术,近年来在图像识别、语音处理等领域取得了突破性进展。CNN的发展始于20世纪80年代,由Yann LeCun等人提出LeNet-5模型,开启了计算机视觉的新纪元。随着时间推移,AlexNet于2012年横空出世,凭借强大的性能一举夺得ImageNet竞赛冠军,标志着深度学习时代的到来。

随后,VGGNet以其简洁优雅的设计赢得关注;GoogLeNet引入Inception模块,极大提升了计算效率;ResNet则通过残差连接解决了深层网络训练难题。此外,还有MobileNet、EfficientNet等轻量化模型,为移动设备上的实时应用提供了可能。

如今,CNN仍在不断演进,从Transformer架构融合到自监督学习探索,未来可期!✨

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