Сверточные нейросети. Джейд Картер
слоев LeNet-5 стала мощным инструментом в задачах распознавания и классификации рукописных цифр, а также стимулировала дальнейшее развитие сверточных архитектур в области компьютерного зрения.
3. AlexNet (2012): AlexNet, представленная в 2012 году Джеффри Хинтоном и его командой, стала революционным событием в области компьютерного зрения и глубокого обучения. Эта архитектура не только продемонстрировала мощь глубоких сверточных нейронных сетей (CNN), но и существенно улучшила результаты в задаче классификации изображений на конкурсе ImageNet.
Основной особенностью AlexNet было использование восеми сверточных и полносвязных слоев, что на тот момент было революционным для области компьютерного зрения. Эта глубокая архитектура позволила модели извлекать более абстрактные признаки из изображений и более эффективно решать сложные задачи классификации. Кроме того, для улучшения производительности использовались графические процессоры (GPU), что значительно ускорило обучение и выполнение модели.
Применение AlexNet привело к значительному улучшению точности классификации изображений на датасете ImageNet, снизив ошибку на несколько процентных пунктов по сравнению с предыдущими методами. Этот успех показал потенциал глубокого обучения и сверточных нейронных сетей в области компьютерного зрения, стимулировав дальнейшее развитие этой области и внедрение CNN в широкий спектр приложений, от распознавания объектов до автономного вождения.
4. VGGNet (2014): VGGNet, представленная в 2014 году, стала важным шагом в развитии сверточных нейронных сетей, предложив новый подход к архитектуре сети. Её создание было обусловлено стремлением к увеличению глубины нейронной сети с целью улучшения её способности к извлечению признаков из изображений. В отличие от предыдущих архитектур, VGGNet предлагала использовать последовательные слои свертки с небольшими ядрами размером 3x3, что значительно упростило структуру сети.
Этот подход позволил строить нейронные сети с большей глубиной, что отразилось на их способности к обучению и классификации изображений. Вместо того чтобы использовать большие ядра свертки, как это делали предыдущие модели, VGGNet сосредотачивалась на использовании множества последовательных слоев с более мелкими ядрами, что давало более гибкий и эффективный способ анализа изображений.
Благодаря своей простоте и эффективности, VGGNet стала популярным выбором для многих задач компьютерного зрения. Её способность строить глубокие сети и достигать высокой точности в классификации изображений привлекла внимание исследователей и инженеров, стимулируя дальнейшее развитие сверточных нейронных сетей и их применение в различных областях, от распознавания объектов до медицинской диагностики.
5. GoogLeNet (Inception, 2014): GoogLeNet, представленная в 2014 году, представила инновационный подход к архитектуре сверточных нейронных сетей (CNN), введя новый тип модулей, названных Inception. Эти модули существенно отличались от предыдущих подходов, так как объединяли свертки с различными