شبكة البقايا (ResNet)
شبكة البقايا (ResNet) هي بنية شبكة عصبية التفافية عميقة قدمها كايمينغ هي، شيانغ يو تشانغ، شاو تشينغ رن، وجيان صن في مؤتمر CVPR 2016. من خلال إدخال اتصالات مختصرة (تخطي) تحمل مدخلات الكتلة مباشرة إلى مخرجاتها - مما يجعل مهمة الكتلة تعلم تصحيح بقايا بدلاً من تعيين كامل - سمحت ResNet بتدريب شبكات بمئات أو حتى آلاف الطبقات دون تدهور التدرج المتلاشي الذي جعل الشبكات العميقة جدًا غير عملية في السابق. فازت بمسابقة ILSVRC 2015 للتعرف على الصور بنسبة خطأ 3.57% في أعلى 5 نتائج، ولا تزال البنية الأساسية الأكثر استخدامًا في رؤية الكمبيوتر.
اقرأ الطريقة كاملة
سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+1 more
المصادر
- He, K., Zhang, X., Ren, S., & Sun, J. (2016). Deep Residual Learning for Image Recognition. Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 770–778. DOI: 10.1109/CVPR.2016.90 ↗
- He, K., Zhang, X., Ren, S., & Sun, J. (2015). Deep Residual Learning for Image Recognition. arXiv:1512.03385. link ↗
- Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning (Ch. 9: Convolutional Networks). MIT Press. ISBN: 978-0-262-03561-3
كيف تستشهد بهذه الصفحة
ScholarGate. (2026, June 3). Residual Network (ResNet). ScholarGate. https://scholargate.app/ar/deep-learning/resnet
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.
- أليكس نتالتعلم العميق↔ compare
- DenseNetالتعلم العميق↔ compare
- EfficientNetالتعلم العميق↔ compare
- شبكة Inception (GoogLeNet)التعلم العميق↔ compare