残差网络是由什么发展而来的

残差网络（Residual Network，简称ResNet）是由微软亚洲研究院的何凯明等人在2015年提出的一种深度神经网络结构。ResNet的提出是为了解决深度神经网络在训练过程中出现的梯度消失问题，即在网络层数增加时，模型的表现并没有随之提高，反而出现了性能下降的情况。

ResNet的设计思想是通过添加“残差块”（Residual Block）来构建深度神经网络。残差块中引入了跨层连接（Shortcut Connection），使得前一层的输出可以直接传递到后面的层中，从而使得神经网络可以更加深层次地进行信息传递，并且避免了梯度消失的问题。

ResNet的提出极大地推动了深度学习的发展，也成为了目前应用最广泛的深度神经网络结构之一。

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请详细说说深度残差网络的发展历程

深度残差网络（Deep Residual Network，简称ResNet）是由何凯明等人于2015年提出的一种深度神经网络结构。ResNet提出了残差学习的概念，通过在网络中引入残差块，使得网络在深度增加的情况下仍然能够保持较好的性能。

深度残差网络的发展历程如下：

1. 传统的深度神经网络在深度增加时会出现梯度消失或梯度爆炸问题，导致训练困难。为了解决这个问题，一些方法被提出，比如使用更好的初始化方法、使用更好的优化器等。

2. 2014年，Simonyan和Zisserman提出了VGG网络，该网络采用了非常小的卷积核和大量的卷积层，达到了很好的效果。但是，该网络在深度增加时会出现性能下降的问题。

3. 2015年，何凯明等人提出了深度残差网络（ResNet）。ResNet提出了残差学习的概念，通过在网络中引入残差块，使得网络在深度增加的情况下仍然能够保持较好的性能。同时，ResNet还提出了一种“全预激活”的结构，即将BN-ReLU-Conv的顺序改为Conv-BN-ReLU的顺序，以提高网络的效率。

4. 随着ResNet的提出，越来越多的深度残差网络结构被提出，比如DenseNet、FractalNet等。这些网络结构都采用了残差学习的思想，并在不同的方面进行了改进。

总之，深度残差网络的提出对深度学习的发展有着非常重要的意义。它不仅解决了深度增加时的梯度消失和梯度爆炸问题，还提高了网络的性能和效率，为深度学习的研究和应用带来了新的思路和方法。

深度残差网络和残差网络

深度残差网络（Deep Residual Network，简称ResNet）是一种深度学习网络结构，其基本思想是利用残差学习（Residual Learning）来解决深度神经网络中的梯度消失和梯度爆炸问题。ResNet通过为网络层之间增加“残差块”（residual block）来实现残差学习。每个残差块的输入通过跨越恒等映射（identity mapping）来连接到输出，从而使得网络的“深度”得以增加，同时不会影响网络的性能。

残差网络（Residual Network）是ResNet的前身，也是一种解决深度神经网络中的梯度消失和梯度爆炸问题的方法。其基本思想是在网络中引入“跳跃连接”（skip connection），即将输入直接添加到某些层的输出中，从而使得网络的信息传递得以更加顺畅。这种方法可以帮助网络有效地传递梯度，避免了梯度消失和梯度爆炸的问题，并且可以使得网络的训练更加容易。

总之，残差网络和深度残差网络都是为了解决深度神经网络中的梯度消失和梯度爆炸问题而提出的方法，其中深度残差网络是在残差网络的基础上进一步发展和改进的。