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期刊论文
深度卷积神经网络模型发展综述
深度卷积神经网络模型发展综述
来源 :软件导刊 | 被引量 : 0次 | 上传用户:gbe3919
【摘 要】
:
随着移动互联网与硬件处理器技术的不断发展,海量数据处理与计算能力不断提高,深度学习备受关注。卷积神经网络是深度学习模型中最重要的一种结构,可用于目标特征提取。介绍
【作 者】
:
洪奇峰
施伟斌
吴迪
罗力源
【机 构】
:
上海理工大学光电信息与计算机工程学院
【出 处】
:
软件导刊
【发表日期】
:
2020年4期
【关键词】
:
深度神经网络
特征提取
目标识别
网络结构
deep neural networkfeature extractionobject identification
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随着移动互联网与硬件处理器技术的不断发展,海量数据处理与计算能力不断提高,深度学习备受关注。卷积神经网络是深度学习模型中最重要的一种结构,可用于目标特征提取。介绍了为提高卷积神经网络性能,不断增加卷积网络深度的模型,以及因此带来的新问题和解决方法。
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