卷积神经网络都有哪些类型？

常见的卷积神经网络类型主要有:

1. 单隐层卷积网络(Single-layer CNN)
   这是最简单的 CNN 网络,只有一个卷积层和一个池化层。
   用于处理简单任务。
2. AlexNet
   AlexNet 是 2012 年亚历山大人使用的网络,提高了 CNN 在图像分类上的精度。
   有 5 个卷积层和 3 个全连接层。
3. VGGNet
   VGGNet 使用更多的小型卷积过滤器来替换大型过滤器, network 更深。
4. GoogleNet(InceptionNet)
   GoogleNet使用Inception模块,更高效的组合不同尺寸的卷积。大幅减少参数数量。
5. ResNet
   ResNet 使用残差结构,解决了深层网络效能下降的问题。可以有150层左右。
6. DenseNet
   DenseNet 每一层与所有之前层都有直接连接,信息流动更畅通。
7. UNet
   UNet 是一种全卷积网络,具有下行路径(encoding path)和上行路径(decoding path)。
   设计用于处理成像等医学数据。
8. FCN
   FCN是完全卷积网络,用途广泛。消除了全连接层,节省了大量计算。

总的来说,常见的卷积神经网络类型主要包括:

• 单隐层卷积网络
• AlexNet
• VGGNet
• InceptionNet
• ResNet
• DenseNet
• UNet
• FCN

它们的结构不断演进:从原始的较简单网络到含有残差结构、多路 inception 模块等设计。卷积网络类型多样,适用于不同任务。