Advertisement

该文件包含经典神经网络的英文学术论文。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
Alexnet、InceptionV1-V4、VGGNet、ZFNet、ResNet、Densenet以及LeNet的原始英文学术论文。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 经典神经网络相关英文论文.zip
    优质
    本资源包包含一系列关于经典神经网络的重要英文研究论文，涵盖从早期感知器模型到多层前馈网络、自组织映射等关键领域的理论与应用发展。适合科研人员及学生深入学习和参考。 AlexNet, Inception v1-v4, VGGNet, ZFNet, ResNet, DenseNet, 和 LeNet 是一系列著名的深度学习模型。这些网络架构在计算机视觉任务中取得了显著成就，包括图像分类、目标检测等领域。它们各自具有独特的设计特点和创新点，为后续的神经网络研究提供了重要的参考与借鉴。 AlexNet 开启了卷积神经网络在大规模数据集上应用的新篇章；Inception 系列通过引入多尺度处理和模块化结构提高了模型效率和性能；VGGNet 以简洁的设计展示了深度对于提升识别能力的重要性；ZFNet 在 AlexNet 的基础上进行了改进，进一步提升了图像分类的准确率。ResNet 则解决了深层网络训练中的梯度消失问题，并且证明了可以通过残差连接构建极深的神经网络结构。 DenseNet 进一步创新地提出了密集连接的概念，使得每一层都能够直接向后续的所有层提供输入输出信息；LeNet 是早期用于手写数字识别的经典模型。这些贡献共同推动了深度学习领域的发展与进步。
     
  • 经典神经网络论文合集.zip
    优质
    本合集中包含了神经网络领域内一系列具有里程碑意义的经典论文，涵盖了从早期基础理论到现代深度学习技术的发展历程。 卷积神经网络的经典论文包括LeNet、AlexNet、ResNet、YOLO、R-CNN和VGG16，这些论文引领了卷积神经网络的发展方向。无论是深度学习的新手还是已经在该领域工作的专业人士，如果还没有读过这些经典论文的话，都可以尝试阅读它们以体会前人的思想。
     
  • 免费提供36篇神经网络经典论文
    优质
    本资源集合了36篇关于神经网络领域的核心研究文献，旨在为学习者和研究人员无偿提供宝贵资料，助力深入理解与创新实践。 神经网络论文及源码免费分享36篇经典文献，涵盖各种主题的神经网络研究。这些资源包括详细的理论分析、实验结果以及代码实现，非常适合学术研究与技术学习使用。希望这份资料能够帮助对神经网络感兴趣的读者深入理解这一领域的核心概念和技术细节。
     
  • 免费提供36篇神经网络经典论文
    优质
    本资源集合了36篇关于神经网络领域的经典论文，旨在为学习者和研究者们提供一个全面且深入的学习平台，所有资料均为免费提供。 免费提供36篇神经网络经典论文以及相关源码。
     
  • 经典深度神经网络十大论文合集
    优质
    本合集中收录了十篇对深度学习领域产生深远影响的经典论文，涵盖了卷积神经网络、循环神经网络等重要模型的发展历程。 深度神经网络（Deep Neural Networks，DNNs）是人工智能领域中的关键组成部分，在计算机视觉、自然语言处理和图像生成等领域有着广泛的应用。本合辑包含了10篇具有里程碑意义的深度学习论文，它们推动了神经网络的发展，并为现代深度学习模型奠定了基础。以下是这些经典论文的详细介绍： 1. **LeNet-5**：由Yann LeCun在1998年提出的LeNet是第一个成功的卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）。它在手写数字识别任务上表现出色，开创了深度学习在图像识别领域的应用先河。 2. **AlexNet**：2012年，Alex Krizhevsky等人在ImageNet大规模视觉识别挑战赛中利用AlexNet取得突破性成果，打破了传统计算机视觉方法的局限。通过引入GPU并行计算和深层网络结构，深度学习在图像识别领域迅速崛起。 3. **ZFNet**：2013年的ZFNet是对AlexNet的改进，由Matthias Zeiler和Rob Fergus提出。它优化了网络架构，并使用反卷积层进行可视化，在ImageNet竞赛中进一步提升了性能。 4. **VGGNet**：2014年提出的VGGNet（Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Visual Recognition）由Karen Simonyan和Andrew Zisserman提出。其特点是使用非常深的网络结构，通过小卷积核来构建，为后续深度网络的设计提供了参考。 5. **GoogleNet（Inception Network）**：同样在2014年，Szegedy等人提出了Inception Network，引入了“inception module”设计，有效减少了参数数量并保持了网络的深度和宽度，提高了计算效率。 6. **ResNet**：2015年的ResNet（Residual Network）由Kaiming He等人提出。通过残差块的设计解决了梯度消失问题，并实现了超过1000层的深网模型，显著提升了模型准确性。 7. **RCNN**：Region-based Convolutional Neural Networks（区域卷积神经网络）由Ross Girshick等人在2014年提出，在目标检测领域是一个里程碑式的工作。它通过结合候选区域和CNN特征提取技术提高了检测精度。 8. **Fast-RCNN**：Girshick进一步改进了RCNN，于2015年提出了Fast-RCNN，将候选区域的生成与分类合并到单个CNN网络中，大大提升了目标检测的速度。 9. **Faster-RCNN**：Shaoqing Ren等人在2015年提出的Faster-RCNN通过引入区域生成网络（RPN）实时地生成候选框，在提高效率的同时也改善了目标检测的性能。 10. **GAN（Generative Adversarial Networks）**：Ian Goodfellow等人于2014年提出了生成对抗网络，这是一种创新性的无监督学习方法。两个神经网络——生成器和判别器相互博弈用于图像生成、风格迁移等任务，极大扩展了深度学习的应用范围。 这些经典论文不仅在技术上有重要价值，并且对推动深度学习的理论发展及实际应用起到了关键作用。通过深入研究这些模型可以更好地理解深度神经网络的工作原理，在自己的项目中实现更高效和准确的模型。
     
  • 复杂网络的经典综述（英文）
    优质
    本论文为复杂网络领域提供了一篇全面的综述文章，涵盖了该学科的关键理论、模型及最新进展。文中深入探讨了网络结构与功能之间的关系，并展望未来研究方向。 复杂网络综述由M. E. J. Newman撰写，概述了该领域的最新进展与核心概念，探讨了从社会系统到生物系统的广泛应用，并分析了不同类型的网络结构及其特性。文章还讨论了度分布、小世界效应以及无标度性质等关键议题，为读者提供了全面的理论框架和研究方法。
     
  • 有关神经网络数学建模的论文
    优质
    本论文深入探讨了神经网络的数学模型构建方法，分析了不同架构下的优化算法及其应用效果，为理解与设计高效神经网络提供了理论依据。 关于神经网络的数学建模论文，旨在为参加建模的学生提供帮助。
     
  • 经典国外复杂网络论文
    优质
    本简介涵盖了一系列深入探讨复杂网络理论与应用的经典国外文献，涉及社交网络、信息传播及网络结构等多个领域。 复杂网络学习的必备资料包括一些难得的经典国外权威外文著作。
     
  • BP神经网络PPT-BP神经网络教学-演示文稿
    优质
    本PPT旨在介绍和讲解BP（反向传播）神经网络的基本原理、结构及应用。内容涵盖BP算法的工作机制、训练过程以及在机器学习中的重要性，适合于课堂教学与个人学习使用。 BP神经网络（Back Propagation Neural Network）是由Rumelhart和McClelland在1985年提出的一种用于多层前馈神经网络的训练算法。其核心在于通过梯度下降法优化权重，使预测输出尽可能接近预期目标。 2.4.1 BP神经网络模型： BP网络由输入层、一个或多个隐藏层以及输出层组成。通常使用S型函数（即Sigmoid函数）作为激活函数，因其连续且可微的性质适合于误差反向传播过程。该函数将输入转换为0到1之间的值，表示神经元被激发的程度。在网络中，经过权重加权后的输入通过激活函数转化为网络内部状态，并逐层传递至输出层；若预测结果与期望值存在偏差，则误差会逆向回传以调整各层级的连接权重。 2.4.2 BP网络的标准学习算法： 该过程包括正向传播和反向传播两个阶段。在正向传播中，输入样本依次通过各个神经元直至到达输出层；若此时预测结果与预期不符，则进入误差反馈环节。在此过程中，根据各层级的错误信息逆流而上调整权重连接以减少总误差值。这一迭代过程会持续进行直到网络性能达到令人满意的程度或达到了预定的学习周期。 BP网络采用基于梯度下降法的学习规则：首先计算损失函数（通常是均方差）对于每个权重的变化率，然后利用这些变化来更新权重，从而降低未来的预测错误。训练时需要调整的变量包括输入向量、隐藏层和输出层的各种输入及预期输出等；初始阶段连接权值被随机设定在[-1, 1]区间内，并通过不断迭代优化以实现最终目标。 综上所述，BP神经网络是一种利用误差反向传播机制来训练多层前馈结构的方法。它运用梯度下降技术调整权重，使得模型能够逼近复杂的非线性关系。此方法广泛应用于模式识别、函数拟合和预测等领域，并为深入理解深度学习与人工智能打下了坚实的基础。