Архитектуры сверточных нейронных сетей: LeNet, AlexNet, VGG, ResNet, Inception и др.

Введение

Архитектуры сверточных нейронных сетей – это полезный инструмент в области компьютерного зрения, который широко применяется для различных задач, таких как классификация изображений, детектирование объектов, сегментация и многие другие.

Одним из первых успешных сверточных нейронных сетей была LeNet, разработанная Яном Лекуном в 1990-х годах. Она имела ограниченные вычислительные ресурсы и использовалась для распознавания рукописных цифр. LeNet была одной из вех в развитии архитектур сверточных нейронных сетей, которые позволяли автоматически извлекать признаки с изображений.

Затем на сцену вышла AlexNet, разработанная Алексеем Кратсовским и Илией Сосниным в 2012 году. Она применялась для классификации изображений с высоким разрешением, добившись значительного снижения ошибок в сравнении с предыдущими моделями. AlexNet со своими особенностями, такими как использование ReLU-активации и дополнительных сверточных слоев, поставила новый стандарт в области распознавания изображений.

После AlexNet были разработаны другие важные архитектуры сверточных нейронных сетей, такие как VGG, ResNet и Inception.

VGG, разработанная Владимиром Вербахом и Олецкий О. в 2014 году, была одной из ранних моделей с глубокой архитектурой и использовала много слоев свертки с небольшими фильтрами. Она показала высокую точность в задачах классификации, но требовала более высоких вычислительных ресурсов.

ResNet (residual network), разработанная Каимином Хэ и Джианем Сунием в 2015 году, представила концепцию skip connections, которые позволяют обмениваться информацией между слоями, чтобы избежать проблему затухающих градиентов. Это способствовало обучению глубоких сетей с множеством слоев, улучшая их эффективность.

Inception, разработанная Christian Szegedy и его коллегами в 2014 году, представила модули Inception, которые комбинируют слои с различными размерами фильтров внутри одного слоя свертки. Это приводило к экономии вычислительных ресурсов и улучшению качества классификации.

Все эти архитектуры сверточных нейронных сетей стали ключевыми прорывами в области компьютерного зрения, сделав возможным распознавание изображений с высокой точностью и решение широкого круга задач. Каждая из них имеет свои особенности и применения, и дальнейшее развитие этой области все еще продолжается.

Сверточные нейронные сети: основные принципы

Сверточные нейронные сети (Convolutional Neural Networks, CNN) – это мощный инструмент в области искусственного интеллекта, который широко применяется в обработке и анализе изображений. Эти сети основаны на биологической структуре зрительной коры головного мозга, что делает их более эффективными в распознавании и классификации визуальной информации.

Основной принцип работы сверточных нейронных сетей заключается в использовании сверточных слоев, пулинговых слоев и полносвязных слоев. Сверточные слои обрабатывают входные изображения с помощью фильтров, что позволяет выделить иерархические признаки, такие как границы, текстуры и формы. Пулинговые слои уменьшают размерность полученных признаков, сохраняя важную информацию. Полносвязные слои собирают все признаки и выполняют конечную классификацию.

Одним из наиболее известных и широко применяемых архитектур сверточных нейронных сетей является LeNet, разработанная Яном Лекуном в 1990-х годах. Эта модель была первой, которая успешно применилась для классификации рукописных цифр. LeNet состоит из сверточных слоев, пулинговых слоев и полносвязных слоев, и сегодня она по-прежнему служит примером эффективной архитектуры для решения подобных задач.

Другой известной архитектурой является AlexNet, разработанная Алексеем Крисманом и Ильей Сузиковым в 2012 году. Эта модель стала общепризнанным прорывом в распознавании изображений, выиграв соревнование ImageNet LSVRC с большим отрывом. AlexNet содержит сверточные слои, пулинговые слои, полносвязные слои и нормализацию объема (batch normalization), что значительно улучшает производительность модели.

Архитектура VGG, разработанная Кареном Симаняном и его коллегами, характеризуется глубокой структурой с большим количеством слоев. Простота и единообразность этой модели позволяют ей достичь высокой точности на различных задачах классификации изображений.

ResNet, разработанная Каимином Хе и его коллегами, представляет собой глубокую модель, решающую проблему затухания градиентов. Она включает в себя блоки с сеткой пропуска, которые позволяют градиентам проскальзывать через слои, сокращая проблемы с градиентами и улучшая общую производительность сети.

Модель Inception, разработанная Кристианом Шарманом и его коллегами, известна своим использованием «модулей Inception». Эти модули позволяют модели использовать разные размеры фильтров одновременно, что помогает улучшить распознавание различных типов признаков.

Сверточные нейронные сети являются мощным инструментом в анализе изображений и продолжают развиваться с появлением новых архитектур и методов. Понимание и применение основных принципов сверточных нейронных сетей является ключевым фактором для успешной работы в этой области и достижения высокой точности классификации изображений.

LeNet: первая архитектура сверточной нейронной сети

LeNet:

Первая архитектура сверточной нейронной сети, разработанная Яном Лекуном в 1998 году.

LeNet — это пионер среди сверточных нейронных сетей (Convolutional Neural Networks, CNN) и является одним из самых ранних и важных шагов в развитии этой области искусственного интеллекта. Название LeNet происходит от имени ее создателя — Ян Лекун.

Архитектура LeNet была разработана для решения задач классификации изображений, особенно распознавания рукописных цифр. Изначально она применялась для оптического распознавания символов на чеках и почтовых индексов. LeNet состоит из двух основных компонентов: сверточного слоя (Convolutional Layer) и подвыборочного слоя (Subsampling Layer).

Сверточный слой:

Сверточный слой — это основной строительный блок сверточной нейронной сети.

Сверточный слой применяет операцию свертки к входным данным с использованием различных фильтров. Эта операция позволяет выявить локальные признаки и структуры в изображении, такие как границы, углы и текстуры. В результате свертки получается карта признаков (Feature Map), в которой каждый пиксель представляет собой активацию определенного признака.

Подвыборочный слой:

Подвыборочный слой — это слой, предназначенный для сокращения размерности пространства признаков, полученных в сверточном слое.

Подвыборочный слой выполняет операцию пулинга (Pooling), которая позволяет уменьшить размерность данных и сосредоточиться на наиболее важных признаках. Наиболее распространенным типом операции пулинга является операция Max Pooling, в которой выбирается максимальная активация из области пулинга.

LeNet имеет несколько слоев свертки и подвыборки, включая несколько полносвязных слоев (Fully Connected Layers) для классификации. Архитектура LeNet была успешно применена для решения задач распознавания рукописных цифр и остается одной из основных базовых архитектур сверточных нейронных сетей.

AlexNet: революция в компьютерном зрении

Архитектура AlexNet стала настоящей революцией в области компьютерного зрения и открыла новые горизонты для глубокого обучения.

Созданная в 2012 году командой исследователей во главе с Алексеем Крижевским, данная нейронная сеть была представлена на конкурсе ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC) и поразила мир своими уникальными возможностями.

Одна из ключевых особенностей AlexNet состоит в использовании сверточных слоев и ректифицированных линейных единиц (ReLU), что позволяет сети воспринимать и анализировать изображения с большей точностью. Этот подход весьма значим, так как сверточные нейронные сети обладают способностью обнаруживать локальные фичи в изображениях и выделять важные детали.

AlexNet также отличается от предыдущих архитектур большей глубиной, содержащей 8 сверточных слоев. Это обеспечивает сети более глубокое понимание иерархии объектов на изображении.

Структура AlexNet также уникальна благодаря использованию двух последовательных сверточных слоев, каждый из которых имеет функцию увеличения глубины признаков, и трех полносвязных слоев. Использование дополнительных слоев позволяет сети выявлять все более сложные и абстрактные признаки.

Но, пожалуй, самым значимым фактором, определившим успех AlexNet, является эффект использования графического процессора (GPU) для обучения сети. Это позволило значительно ускорить вычисления и значительно сократить время обучения.

Результаты, полученные сетью AlexNet, стали вехой в области компьютерного зрения. Сеть достигла невиданной до этого точности распознавания изображений (около 84,7% на датасете ImageNet). Благодаря этому AlexNet получила широкое признание и стала отправной точкой для развития сверточных нейронных сетей.

Создание AlexNet открыло новую эпоху в развитии компьютерного зрения и дало старт глубокому обучению. Сохраняя актуальность даже спустя годы, архитектура AlexNet продолжает вдохновлять исследователей и помогает достигать новых высот в распознавании и классификации изображений.

VGG: глубокая архитектура сети для изображений

Одна из наиболее известных архитектур сверточных нейронных сетей — это VGG (Visual Geometry Group). Разработанная исследовательской группой в Оксфордском университете, эта глубокая нейронная сеть привлекла внимание своей высокой точностью и простотой.

Текст

VGG состоит из нескольких сверточных слоев, за которыми следуют полносвязные слои. Ключевой особенностью VGG является использование небольших 3×3 сверточных фильтров на всем протяжении сети. В то время, когда другие архитектуры нейронных сетей использовали фильтры большего размера, ВГГ выбирает использовать более небольшие фильтры с большей глубиной.

Применение этих малых фильтров позволяет VGG обнаруживать более сложные и абстрактные особенности изображений по сравнению с использованием больших фильтров. Благодаря этому, VGG имеет способность эффективно классифицировать и различать разные категории изображений.

Текст

Общая архитектура VGG состоит из множества сверточных слоев, в которых происходит уменьшение размерности изображения, а затем применяются полносвязные слои для получения окончательного предсказания класса. Увеличение числа сверточных слоев позволяет VGG изучать все более сложные и абстрактные характеристики изображений, что обеспечивает высокую точность классификации.

VGG была успешно применена для различных задач компьютерного зрения, включая классификацию изображений, детектирование объектов и сегментацию изображений. Ее архитектура стала основой для разработки многих других глубоких нейронных сетей, которые достигли выдающихся результатов в области анализа изображений.

Текст

В результате, VGG представляет собой мощную архитектуру нейронной сети, способную эффективно изучать и классифицировать изображения. Ее простота и высокая точность сделали VGG одной из самых популярных архитектур в области компьютерного зрения.

ResNet: преодоление проблемы затухания градиента

В архитектуре сверточных нейронных сетей (СНС) ResNet (Residual Neural Network) реализуется основной принцип, позволяющий успешно преодолеть проблему затухания градиента. Затухание градиента возникает при обучении глубоких нейронных сетей и приводит к снижению эффективности обучения и ухудшению результатов.

Основная идея ResNet заключается в использовании skip-соединений, которые позволяют сети пропускать несколько слоев и передавать информацию от одного блока к другому. Это позволяет сети «прыгать» через слои с нулевыми весами, что значительно упрощает процесс градиентного обратного распространения.

С точки зрения архитектуры, основным элементом ResNet являются блоки с skip-соединениями. Они состоят из последовательности сверточных слоев, активационных функций и объединения (пулинга или стрижки). Однако, в отличие от других архитектур СНС, в ResNet добавлены skip-соединения, которые представляют собой дополнительные сверточные слои, объединяющие выходы предыдущих слоев с текущими.

Архитектуры сверточных нейронных сетей: LeNet, AlexNet, VGG, ResNet, Inception и др.

Это позволяет сети обучаться на более глубоких архитектурах, таких как ResNet-50 или ResNet-101, и получать результаты сравнимые или даже лучше, чем более простые модели, например, VGG или AlexNet. Преодоление проблемы затухания градиента в ResNet значительно повышает эффективность обучения и улучшает качество модели.

Ключевым преимуществом ResNet является возможность обучения глубоких архитектур СНС, которые ранее были недоступны из-за проблемы затухания градиента. Это открывает новые возможности для решения сложных задач компьютерного зрения и позволяет достигнуть высоких результатов в сферах, таких как распознавание и классификация изображений, сегментация и детектирование объектов и других.

ResNet — это прорывная архитектура СНС, которая позволяет успешно преодолеть проблему затухания градиента, открывая новые возможности для обучения и достижения высоких результатов в области компьютерного зрения.

Inception: модульное строение сети для эффективного извлечения признаков

Сверточные нейронные сети (СНС) стали одним из самых мощных инструментов в области компьютерного зрения и распознавания образов. Однако, с ростом количества слоев СНС, наиболее распространенные архитектуры, такие как LeNet, AlexNet, VGG и ResNet, сталкиваются с проблемой увеличения количества параметров и ресурсоемкости. В ответ на это появилась архитектура Inception, которая представляет собой модульную структуру сети для эффективного извлечения признаков.

Главной особенностью Inception является использование нескольких параллельных путей для обработки входных данных. Каждый путь содержит свои сверточные слои с разными размерами фильтров и глубиной. Используя несколько путей, сеть способна извлекать признаки на разных уровнях детализации, а затем объединять их для получения более полной информации о входном изображении. Это позволяет сети улавливать как общие, так и локальные особенности объектов.

Inception состоит из серии блоков, которые в свою очередь состоят из сверточных, пулинговых и объединительных слоев. Сверточные слои выполняют операции свертки, которые подчеркивают пространственные зависимости между пикселями изображения. Пулинговые слои уменьшают размерность выходных данных, сохраняя наиболее информативные признаки. Объединительные слои объединяют данные из разных путей, чтобы соединить полученные признаки.

Inception демонстрирует высокую эффективность и точность в распознавании объектов на изображениях. Ее модульность позволяет строить глубокие сети с более низкой степенью ресурсоемкости. Благодаря этому Inception широко используется в таких задачах, как классификация изображений, детектирование объектов и сегментация изображений.

Пример кода ниже демонстрирует модель Inception в фреймворке Keras:

«`python from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, concatenate from keras.models import Model def inception_module(input, filters): branch1x1 = Conv2D(filters[0], (1, 1), padding=’same’, activation=’relu’)(input) branch3x3 = Conv2D(filters[1], (1, 1), padding=’same’, activation=’relu’)(input) branch3x3 = Conv2D(filters[2], (3, 3), padding=’same’, activation=’relu’)(branch3x3) branch5x5 = Conv2D(filters[3], (1, 1), padding=’same’, activation=’relu’)(input) branch5x5 = Conv2D(filters[4], (5, 5), padding=’same’, activation=’relu’)(branch5x5) branch_pool = MaxPooling2D((3, 3), strides=(1, 1), padding=’same’)(input) branch_pool = Conv2D(filters[5], (1, 1), padding=’same’, activation=’relu’)(branch_pool) output = concatenate([branch1x1, branch3x3, branch5x5, branch_pool], axis=3) return output input = Input(shape=(224, 224, 3)) x = inception_module(input, [64, 96, 128, 16, 32, 32]) x = inception_module(x, [128, 128, 192, 32, 96, 64]) … output = … model = Model(input, output) «`

Код выше показывает, как создать модуль Inception с использованием сверточных слоев разных размеров фильтров, а также применить объединение для получения результирующего признакового описания.

В заключение, Inception представляет собой эффективную и гибкую архитектуру сверточной нейронной сети, которая позволяет извлекать признаки на разных уровнях детализации. Эта модульная структура вместе с параллельными путями дает возможность достичь высокой точности в задачах компьютерного зрения и при этом обладать более низкой степенью ресурсоемкости.

GoogLeNet: сеть, использующая Inception-модули

GoogLeNet — это сверточная нейронная сеть, разработанная командой исследователей компании Google в 2014 году. Одной из ключевых особенностей этой сети является использование Inception-модулей, которые позволяют значительно уменьшить количество параметров нейронной сети, при этом сохраняя высокую точность предсказаний.

Inception-модуль представляет собой комбинацию сверточных слоев различного размера и фильтров. Это позволяет нейронной сети обрабатывать изображения на разных масштабах и с различной детализацией. Такая архитектура позволяет GoogLeNet достигать высокой точности в классификации изображений при сравнительно небольшом количестве параметров.

Другой особенностью GoogLeNet является использование блоков соединений, которые позволяют информации более свободно передвигаться между слоями сети. Это помогает сети избегать проблему затухания градиента и способствует более эффективному обучению. Также благодаря наличию блоков соединений количество параметров в сети увеличивается более линейно, что упрощает процесс оптимизации.

Сеть GoogLeNet имеет впечатляющую архитектуру, состоящую из 22 слоев. Каждый Inception-модуль включает в себя сверточные слои, слои пулинга и слои сведения. Все эти компоненты работают вместе для обнаружения и классификации объектов в изображении.

GoogLeNet смогла достичь высокой точности в задачах классификации, превзойдя своих предшественников, таких как LeNet, AlexNet и VGG. Сеть демонстрирует отличные результаты в сравнении с остальными моделями сверточных нейронных сетей и по сей день является одной из крупнейших достижений в области компьютерного зрения.

Xception: еще одна архитектура на основе Inception

Архитектура сверточных нейронных сетей Xception (Extreme Inception) является разновидностью алгоритма Inception, разработанного компанией Google. Xception, представленная в 2016 году Франсуа Шолле (Francois Chollet), стала одной из наиболее успешных и уважаемых архитектур в области глубокого обучения.

Основная идея за Xception заключается в использовании параллельных сверточных слоев, которые применяются к одним и тем же входным данным. Это позволяет извлекать различные характеристики изображения на разных уровнях абстракции. В Xception полностью отказались от использования соединений между сверточными слоями, а вместо этого каждый сверточный слой непосредственно присоединен к следующему слою. Это значительно снижает количество параметров и вычислительную сложность модели.

Архитектура Xception имеет более глубокую сеть сверточных слоев, чем Inception. Благодаря этому она обладает повышенной способностью извлекать более сложные и абстрактные характеристики изображений, что приводит к более качественным результатам в задачах классификации и распознавания объектов.

Основным преимуществом Xception является улучшение качества модели без усложнения структуры и увеличения количества параметров. Это позволяет достичь высокой точности классификации при минимальном числе параметров, что особенно важно при работе с ограниченными вычислительными ресурсами или ограниченной памятью.

Интересным фактом является то, что архитектура Xception успешно применяется не только в задачах компьютерного зрения, но и в других областях машинного обучения. Например, она успешно применяется в задачах обработки звука и обработки текста.

В целом, Xception является важным шагом в развитии архитектур сверточных нейронных сетей. Ее успешная комбинация сверток и Inception-модулей позволяет достичь высокой точности классификации при минимальной сложности модели. Эта архитектура продемонстрировала превосходные результаты в области компьютерного зрения и продолжает развиваться, открывая новые возможности для исследований и инноваций.

MobileNet: оптимизация архитектуры для использования на мобильных устройствах

С развитием технологий и увеличением популярности мобильных устройств, появилась необходимость в оптимизации архитектуры сверточных нейронных сетей для их использования на таких устройствах. Именно для этой цели была разработана архитектура MobileNet.

MobileNet представляет собой производительную и эффективную модель сверточной нейронной сети, которая позволяет обрабатывать изображения на мобильных устройствах с ограниченными вычислительными ресурсами и ограниченной мощностью батареи. Эта архитектура была разработана командой Google и позволяет достигать высокой точности при классификации изображений с использованием сравнительно небольшого количества параметров.

Одной из главных особенностей MobileNet является использование сверток 1×1. В отличие от других архитектур, где в основном используются свертки размером 3×3 или 5×5, MobileNet широко применяет свертки 1×1 для сокращения размерности и количества параметров. Это позволяет значительно снизить требования к вычислительным ресурсам и ускорить обработку изображений на мобильных устройствах.

MobileNet также использует глубокую структуру с несколькими слоями, что позволяет извлекать более высокоуровневые признаки из изображений и улучшает качество классификации. Также в архитектуре применяются блоки с активацией ReLU и слои пулинга для дальнейшего улучшения производительности и устойчивости модели.

MobileNet значительно упрощает разработку и реализацию приложений для обработки изображений на мобильных устройствах. Благодаря своей оптимизации, она обеспечивает высокие показатели скорости обработки и малое потребление ресурсов, что позволяет эффективно выполнять различные задачи, включая распознавание объектов, анализ изображений и другие применения, требующие работы с изображениями на мобильных устройствах.

DenseNet: архитектура соединенных блоков плотно связанных слоев

Архитектура DenseNet представляет собой инновационный подход к построению сверточных нейронных сетей. Она основана на идее соединения слоев внутри блока без пропусков. В результате всю информацию из предыдущих слоев можно передавать непосредственно в следующие слои, что позволяет значительно увеличить объем информации, доступной для обучения модели.

Основной идеей DenseNet является создание плотных соединений между слоями, что позволяет модели легче фильтровать и агрегировать информацию. В отличие от других архитектур, где каждый слой получает информацию только от предыдущего слоя, в DenseNet каждый слой получает информацию от всех предыдущих слоев.

Это связывание позволяет модели эффективно использовать информацию, что способствует лучшему обучению и улучшению точности предсказаний. Кроме того, благодаря связям между слоями, сеть становится более устойчивой к градиентному затуханию и позволяет успешно обучаться на глубоких архитектурах.

Архитектура DenseNet состоит из нескольких блоков. Каждый блок состоит из нескольких плотно связанных слоев, где каждый слой получает входные данные от всех предыдущих слоев блока. Такая структура обеспечивает эффективную переиспользование признаков и помогает предотвратить затухание градиентов во время обучения.

Кроме того, архитектура DenseNet включает в себя понятие карты признаков (feature maps), которые являются промежуточными выходами блоков. Эти карты признаков после каждого блока конкатенируются и передаются в следующий блок. Это позволяет улучшить распространение информации и обеспечить большую гибкость модели.

Архитектура DenseNet успешно применяется во многих областях компьютерного зрения, таких как распознавание изображений, сегментация и обнаружение объектов. Она показывает высокую точность предсказаний и способность к обучению на больших объемах данных.

Подход DenseNet является одной из важных составляющих в развитии сверточных нейронных сетей и открывает новые перспективы для создания более сложных и эффективных моделей.

Модернизация архитектур сверточных нейронных сетей

Одним из первых перспективных архитектур, которая легла в основу дальнейших исследований, стала LeNet. Созданная Яном Лекуном, эта модель успешно применялась для решения задач классификации изображений, в частности, в распознавании рукописных цифр.

Затем наступил период бурного развития архитектур сверточных нейронных сетей, где появились такие модели, как AlexNet, VGG, ResNet и Inception. Модель AlexNet стала первой сверточной нейронной сетью, способной победить в соревновании ImageNet и произвести переворот в задаче распознавания изображений. VGGNet предложила более глубокую архитектуру, с помощью которой удалось достичь высокого качества классификации. ResNet представила концепцию skip-connections, что позволило строить еще более глубокие модели, и Inception предложила использование нескольких параллельных фильтров для извлечения признаков.

Однако, улучшение архитектур не остановилось на достигнутом. С течением времени исследователи продолжают предлагать новые модели, которые позволяют еще лучше справляться с разнообразными сложными задачами в области компьютерного зрения. Некоторые из таких моделей включают в себя дополнительные блоки с предварительной обработкой данных, более эффективное использование ресурсов и техники, такие как аугментация данных и обучение с подкреплением.

Модернизация архитектур сверточных нейронных сетей является важным направлением в исследованиях компьютерного зрения. Благодаря улучшенным моделям получены значимые результаты в распознавании объектов, классификации изображений и других задачах обработки изображений. Улучшая архитектуры, исследователи продолжают стремиться к созданию более эффективных и точных моделей для обработки изображений.

Заключение

В данной статье мы рассмотрели несколько архитектур сверточных нейронных сетей, таких как LeNet, AlexNet, VGG, ResNet и Inception. Каждая из этих архитектур имеет свои особенности и применяется в разных областях и задачах.

LeNet была одной из первых успешных архитектур сверточных нейронных сетей, ее использовали для распознавания рукописных цифр. AlexNet стала прорывом в сфере обработки изображений, победив на соревновании ImageNet. VGG с его глубокой архитектурой стало основой для создания более современных моделей. ResNet предложила концепцию skip-соединений, что позволило успешно обучать глубокие сети. Inception, в свою очередь, представила идею использования блоков со свертками разных размеров, что сильно улучшило качество классификации изображений.

Использование сверточных нейронных сетей в сфере компьютерного зрения и обработки изображений стало невероятно популярным и привело к большому прогрессу в таких областях, как автоматическая классификация изображений, детектирование объектов и распознавание лиц.

Мы также не должны забывать о других архитектурах, которые не были рассмотрены в данной статье, таких как GoogLeNet, DenseNet и другие. Каждая из них имеет свои особенности и подходы к решению задач обработки изображений.

Итак, сверточные нейронные сети продолжают развиваться и улучшаться, и они становятся все более мощными и эффективными в решении сложных задач компьютерного зрения. Их использование открывает новые возможности для различных областей, включая медицину, транспорт, робототехнику и другие.

Если вы хотите изучить подробнее архитектуры сверточных нейронных сетей, рекомендуется обратиться к оригинальным статьям и публикациям, где представлены детальные описания и эксперименты с этими моделями.

Сверточные нейронные сети открывают новые горизонты в области компьютерного зрения и обработки изображений.
Архитектуры сверточных нейронных сетей: LeNet, AlexNet, VGG, ResNet, Inception и др.

Архитектуры сверточных нейронных сетей: LeNet, AlexNet, VGG, ResNet, Inception и др.

Ответить

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *