Machine learningCNN architectures
شبكة Inception (GoogLeNet)
شبكة Inception، التي قدمها Szegedy وآخرون في جوجل عام 2015 وقُدمت إلى CVPR تحت اسم GoogLeNet، هي شبكة عصبية التفافية عميقة مكونة من 22 طبقة مصممة للتعرف على الصور واسعة النطاق. مساهمتها المميزة هي وحدة Inception، التي تطبق التفافات بأحجام نواة متعددة بالتوازي وتدمج مخرجاتها، مما يمكّن الشبكة من التقاط الميزات المكانية على مقاييس مختلفة في وقت واحد دون زيادة متناسبة في التكلفة الحسابية.
اقرأ الطريقة كاملة
للأعضاء فقط
تسجيل الدخولسجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
المصادر
- Szegedy, C., et al. (2015). Going deeper with convolutions. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 1–9. DOI: 10.1109/CVPR.2015.7298594 ↗
كيف تستشهد بهذه الصفحة
ScholarGate. (2026, June 2). Inception / GoogLeNet. ScholarGate. https://scholargate.app/ar/deep-learning/inception-network
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- شبكة البقايا (ResNet)التعلم العميق↔ compare
- شبكة VGG (شبكات الالتفاف العميقة جدًا)التعلم العميق↔ compare