常见神经网络模型-AlexNet、LeNet、VGGNet等

AlexNet是一种深度卷积神经网络，由Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever和Geoffrey Hinton于2012年提出。它在ImageNet图像分类竞赛中取得了显著的成果，标志着深度学习的崛起。LeNet是Yann LeCun于1998年提出的早期卷积神经网络，主要用于手写数字识别。VGGNet是由牛津大学的视觉几何组（VGG）于2014年提出的一种深度卷积神经网络，其特点是使用更多的卷积层和较小的卷积核，以获得更高的性能。这些模型都在各自的领域取得了显著的成果，为后续的神经网络研究和应用奠定了基础。