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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks，簡稱CNN）是一種深度學(xué)習(xí)模型，主要用于處理具有類似網(wǎng)格結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)，如圖像、語音和文本，CNN在計算機視覺、自然語言處理等領(lǐng)域取得了顯著的成功，以下是一些常見的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)：
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1、LeNet5
LeNet5是Yann LeCun于1998年提出的一個簡單的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，主要用于手寫數(shù)字識別，它包含兩個卷積層、兩個池化層和三個全連接層。
2、AlexNet
AlexNet是2012年ImageNet圖像分類比賽的冠軍模型，由Alex Krizhevsky提出，它包含五個卷積層和三個全連接層，引入了ReLU激活函數(shù)、Dropout技術(shù)和數(shù)據(jù)增強等方法。
3、VGG
VGG是由牛津大學(xué)計算機視覺組（Visual Geometry Group）提出的一種卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，主要特點是使用了較小的卷積核（3×3）和較深的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，VGG在2014年ImageNet比賽中獲得了第二名。
4、GoogLeNet
GoogLeNet是2014年ImageNet比賽的冠軍模型，由Google團隊提出，它采用了Inception模塊，通過并行多個不同大小的卷積核來提高計算效率，GoogLeNet還引入了全局平均池化層，減少了參數(shù)數(shù)量。
5、ResNet
ResNet（殘差網(wǎng)絡(luò)）是2015年ImageNet比賽的冠軍模型，由微軟亞洲研究院提出，它通過引入殘差模塊解決了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的梯度消失問題，使得網(wǎng)絡(luò)可以訓(xùn)練到上百層。
6、DenseNet
DenseNet（稠密連接網(wǎng)絡(luò)）是2017年ImageNet比賽的冠軍模型，由黃高等人提出，它通過將每一層與之前所有層進行連接，實現(xiàn)了特征圖的復(fù)用，提高了模型的表達能力。
7、MobileNet
MobileNet是針對移動設(shè)備和嵌入式系統(tǒng)設(shè)計的一種輕量級卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，由Google團隊提出，它采用了深度可分離卷積（Depthwise Separable Convolution），在保持較高性能的同時，大大降低了計算量和參數(shù)數(shù)量。
8、EfficientNet
EfficientNet是2019年ImageNet比賽的冠軍模型，由Mingxing Tan等人提出，它通過復(fù)合縮放方法（Compound Scaling）平衡了網(wǎng)絡(luò)的寬度、深度和分辨率，實現(xiàn)了更高效的性能提升。
這些卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)在不斷發(fā)展和完善，為解決各種復(fù)雜問題提供了強大的工具。
網(wǎng)頁題目：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有哪些
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