在深度學(xué)習(xí)應(yīng)用中，算法主要分為三大類：

• 用于影像圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）
• 用于文本分析自然語言處理的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）
• 用于數(shù)據(jù)生成或非監(jiān)督學(xué)習(xí)應(yīng)用的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）

隨著技術(shù)的研究發(fā)展，基于這三大類傳統(tǒng)算法，也不斷衍生出不同的算法變體，其中基于CNN架構(gòu)的變體有如下幾種：

CNN十大架構(gòu)

• 1. LeNet-5
• 2. AlexNet
• 3. VGG-16
• 4. Inception-v1
• 5. Inception-v3
• 6. Inception-v4
• 7. ResNet-50
• 8. ResNeXt-50
• 9. Inception-ResNets
• 10. Xception

為了更好的直觀理解算法的架構(gòu)下圖是各圖的圖例解釋：

1. LeNet-5

2. AlexNet

3. VGG-16

4. Inception-v1

5. Inception-v3

6. Inception-v4

7. ResNet-50

8. ResNeXt-50

9. Inception-ResNets

10. Xception

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的图解CNN十大算法架构的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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