| 卷积神经网络发展 |
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| 引用本文： | 周楠,欧阳鑫玉.卷积神经网络发展[J].辽宁科技大学学报,2021,44(5):349-356. |
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| 作者姓名： | 周楠 欧阳鑫玉 |
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| 作者单位： | 辽宁科技大学 电子与信息工程学院,辽宁 鞍山 114051 |
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| 摘 要： | 卷积神经网络作为深度学习的重要代表算法之一,被应用到人脸识别、行为识别、字符识别和图像处理等多个领域,推动着人工智能的快速发展.本文在分析整理大量文献后,总结了卷积神经网络的发展阶段,介绍了卷积神经网络的基本结构和关键技术,选取LeNet、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet和ResNet等几种具有代表性的网络进行分析对比,并指出各个网络的应用场景和优缺点,最后提出卷积神经网络未来的研究发展方向.
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| 关 键 词： | 卷积神经网络 深度学习 发展综述 残差网络 |
Review of development on convolutional neural networks |
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| ZHOU Nan,OUYANG Xinyu.Review of development on convolutional neural networks[J].Journal of University of Science and Technology Liaoning,2021,44(5):349-356. |
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| Authors: | ZHOU Nan OUYANG Xinyu |
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