AlexNet论文解析第5页

CNN基础论文精读+复现----AlexNet(三)

文章目录程序完善结果分析总结完整代码程序完善前面两篇文章已经把论文中大部分的东西都说完了，前篇直达:CNN基础论文复现----AlexNet(一)，网络也搭建起来了，到论文中的第5章了，就是Detailsoflearning

深度不学习！！·2023-10-16 01:53

AlexNet论文精读

1、paper的贡献:训练了一个最大的神经网络，然后取得了特别好的结果实现了GPU上性能很高的一个2D的卷积网络有一些新的特性能够提升性能，降低模型的训练时间使用一些方法防止过拟合，使得模型更好模型具有5个卷积层，3个全连接层，得出深度很重要2、数据集对ImageNet中的图片没有做任何的预处理只是进行了简单的剪裁。当时计算机视觉都是将特征抽取出来，在之后的工作中基本上就是将原本的文本或者图片放进

不会绑马尾的女孩·2023-10-16 01:53

【论文精读】AlexNet

跟李沐学AI的b站视频视频—论文精读笔记第三期包含alexnet论文精读第一遍和论文精读第二遍蓝色为第一遍，绿色为第二遍

joyce_peng·2023-10-16 01:22

AlexNet 论文精读&&代码逐行解析

文章目录前言一、论文精读0摘要标题和结论1.Introduction2.TheDataset3.TheArchitecture4.ReducingOverfitting5.Detailsoflearning二、代码阅读1.卷积层2.全连接层3.数据增强前言笔者从人工智能小白的角度，力求能够从原文中解析出最高效率的知识。之前看了很多博客去学习AI，但发现虽然有时候会感觉很省时间，但到了复现的时候就会

湘粤Ian·2023-10-16 01:50

深度学习-AlexNet论文精读

论文相对于博文是第一手资料，并且如果研究的东西比较前沿是搜不到相关的博文。谷歌学术论文名：ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks。论文下载论文阅读一篇论文读三遍，不一定需要读完。第一遍读题目，摘要，结论来判断当前文章和手头工作是否相关。读不懂没关系，后面会有说明。第二遍通读，网络参数、细节可以忽略，弄明白整个算法，流程，背

小蒋的技术栈记录·2023-10-16 01:18

论文解析——AMD EPYC和Ryzen处理器系列的开创性的chiplet技术和设计

ISCA2021摘要本文详细解释了推动AMD使用chiplet技术的挑战，产品开发的技术方案，以及如何将chiplet技术从单处理器扩展到多个产品系列。正文这些年在将SoC划分成多个die方面有一系列研究，MCM的概念也在不断更新，AMD吸收了chiplet架构的理论并应用到实际的设计中。II.chiplets驱动力A.计算的强大需求B.摩尔定律正在解体C.大芯片难以挽救大型SoC的Die大小在不

KGback·2023-10-15 20:55

论文解析——一种多核处理器直连接口QoS的设计与验证

作者罗莉，周宏伟，周理，潘国腾，周海亮（@国防科技大学）刘彬（@武警贵州省总队）摘要多核处理器直接互连构建多路并行系统，一直是提高高性能计算机并行性的主要方式。主要研究多核处理器直连接口的QoS设计，通过直连接口完成跨芯片的cache一致性报文有效、可靠传输，实现共享主存的SMP系统。详细阐述了直连接口各个协议层的QoS设计的关键技术，基于UVM方法学构建了可重用验证平台，模拟验证了QoS设计的正

KGback·2023-10-15 20:22

图像分类经典网络架构

目录1、基本架构2、如何设计网络3、LeNet-54、AlexNet5、VGG-16/VGG-196、GoogLeNet7、Inceptionv3/v48、ResNetILSVRC9、preResNet10

Q渡劫·2023-10-15 11:24

iMAP——论文解析

iMAP:ImplicitMappingandPositioninginReal-TimeiMAP是第一个提出用MLP作为场景表征的实时RGB-DSLAM。iMAP采用关键帧结构和多进程，通过动态信息引导的像素采样来提高速度，跟踪频率为10Hz，全局地图更新频率为2Hz。隐式MLP的优势在于高效的几何表示法和自动细节控制，以及对物体背面等未观察区域进行平滑、合理的填充。一、简介理想的3D表征应该具

gongyuandaye·2023-10-14 21:32

FreeSOLO: Learning to Segment Objects without Annotations(论文解析*)

FreeSOLO:LearningtoSegmentObjectswithoutAnnotations*摘要引言摘要实例分割是一项基本的计算机视觉任务，旨在识别并分割图像中的每个对象。然而，要学习实例分割通常需要昂贵的注释，例如边界框和分割掩模。在这项工作中，我们提出了一种完全无监督的学习方法，可以学习不受类别限制的实例分割，而无需任何注释。我们介绍了FreeSOLO，这是建立在简单实例分割方法S

黄阳老师·2023-10-14 19:00

AlexNet参数量、计算量的计算

参数量计算——卷积层的参数数量就是一个卷积核的参数乘上卷积核的个数卷积层参数量计算公式和分别表示卷积核的高和宽，一般二者相等，表示卷积核的厚度，即输入的通道数；表示卷积核的个数，即输出的通道数。最后加上是偏置值的个数layer_num=(math.pow(int(layer.kernel_size[0]),2)*layer.in_channels+1)*layer.out_channels全连接层

李苏溪·2023-10-14 14:35

从1750亿到1.6万亿，人工智能未来：除了大模型，还有什么？

特别是2012年AlexNet在ImageNet的比赛中取得

CrisAppleYan·2023-10-13 18:32

Pytorch卷积神经网络经典Backbone(骨干网络)——（VGG）

VGG网络架构：VGG16网络由13层卷积层+3层全连接层构成1.1改进：1.更小的卷积核，对比AlexNet，VGG网络使用的卷积核大小不超过33，这种结构相比于大卷积核有一个优点，就是两个33的卷积核堆叠对于原图提取特征的感受野

梦在黎明破晓时啊·2023-10-13 16:32

pytorch逐行搭建CNN系列（二）VGG16

一推陈出新采用连续的3x3的卷积核代替AlexNet中的较大卷积核（11x11，7x7，5x5），2个3x3的卷积核叠加，它们的感受野等同于1个5x5的卷积核，3个3x3的卷积核叠加后，它们的感受野等同于

努力当总裁·2023-10-13 16:01

手把手搭建CNN-AlexNet卷积神经网络框架

前言：本篇文章是卷积网络的搭建，若不太理解CNN卷积神经网络相关概念请参考文章：【通俗理解】CNN卷积神经网络-附带场景举例一.AlexNet网络AlexNet网络结构相对简单，使用了8层卷积神经网络，

毒爪的小新·2023-10-13 11:46

【tensorflow2.0】24.tf2.0实现AlexNet

AlexNet是2012年ImageNet竞赛冠军获得者Hinton和他的学生AlexKrizhevsky设计的。

一只很菜很菜的tfer·2023-10-13 09:25

Tensorflow 入门手册（代码与原理释义）

机器学习={深度学习（表示学习），........else}·神经网络·卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks)CNN-包含卷积层的神经网络、擅长处理图像-常见网络LeNet、AlexNet

码农邦·2023-10-12 00:51

残差网络ResNet代码解读

残差网络效果卷积神经网络CNN的发展历史如图所示：从起初AlexNet的的8层网络，到ResNet的152层网络，层数逐步增加。

xieyan0811·2023-10-11 02:46

论文阅读--深度学习基础文献

etal.Masteringthegameofgowithouthumanknowledge[J].nature,2017,550(7676):354-359.参考文章：深入浅析AlphaGoZero与深度强化学习AlphaGoZero论文解析

伊丽莎白鹅·2023-10-10 21:09

基于AlexNet深度学习网络的智能垃圾分类系统matlab仿真

目录1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本3.部分核心程序4.算法理论概述4.1、基于AlexNet深度学习网络的智能垃圾分类系统概述4.2、基于AlexNet深度学习网络的智能垃圾分类系统主要原理

简简单单做算法·2023-10-10 13:15

Matlab深度学习基础笔记-3

对于迁移学习，这是通过修改先前存在的网络（如AlexNet）创建的。2.已知标签的图像可用作训练数据。这通常作为数据存储提供。3.包含控制训练算法行为的选项的变量。

SuperZ2017·2023-10-10 13:45

论文解析——异构多芯粒神经网络加速器

作者朱郭益,马胜，张春元,王波（国防科技大学计算机学院）摘要随着神经网络技术的快速发展,出于安全性等方面考虑,大量边缘计算设备被应用于智能计算领域。首先，设计了可应用于边缘计算的异构多芯粒神经网络加速器其基本结构及部件组成.其次,通过预计算异构芯粒上的计算负载,将计算任务在神经网络通道上进行划分,不断加入新的任务,逐芯粒测试并进行迭代,选取异构芯粒组合以构建神经网络加速器.最后,分别在抽样构造的测

KGback·2023-10-10 07:44

pytorch_神经网络构建3

文章目录卷积神经网络实现卷积层,池化层池化层:数据标准化AlexNet卷积网络深层网络结构vgggoogleNet网络结构ResNet网络结构DensNet网络结构训练卷积神经网络会遇到的一些问题学习率衰减卷积神经网络前面讲述了逻辑回归分类

lidashent·2023-10-10 00:52

044基于深度学习的鱼类检测

卷积网路CNN分类的模型一般使用包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、ResNeXt、ShuffleNet、VGG、EfficientNet

lyx_78932·2023-10-09 18:03

基于多种CNN网络(Alexnet_vgg_resnet_Mobilenetv_Efficientnet等)实现鱼类分类识别并做指标对比（附源码链接+鱼类识别数据集+模型文件）

9类鱼类识别模型搭建，从网上爬取9类鱼，对爬取的数据进行数据清理等操作；搭建AlexNet等经典的分类网络，对数据集进行训练。

biuHeartBurn·2023-10-09 18:30

ViT论文逐段精读【论文精读】

如果说过去一年中在计算机视觉领域哪个工作的影响力最大，那应该非visionconsumer莫属了，因为它挑战了自从2012年Alexnet提出以来卷积神经网络在计算机视觉领域里绝对统治的地位。

云淡风轻__·2023-10-08 14:51

经典卷积神经网络发展历史大盘点

在1998年首次被提出的CNN元祖LeNet(读音：leineite),另一个是在深度学习受到关注的2012年被提出的AlexNet(读音：aileikesineite)。

weixin_44229976·2023-10-07 07:07

卷积神经网络 AlexNet

卷积神经网络AlexNet1.介绍LeNet是最早推动深度学习领域发展的卷积神经网络之一。这项由YannLeCun完成的开创性工作自1988年以来多次成功迭代之后被命名为LeNet5。

chuyunchi8137·2023-10-07 07:32

4.2 深度卷积网络：实例探究（经典的卷积神经网络（LeNet-5、AlexNet、VGG）、残差网络、1x1卷积(维度==1x1的滤波器)、Inception 网络、CV现状）

简介本文讲到的经典CNN模型包括：LeNet-5AlexNetVGG此外还有ResNet（ResidualNetwork，残差网络），以及InceptionNeuralNetwork。经典的卷积神经网络LeNet-5特点：LeNet-5针对灰度图像而训练，因此输入图片的通道数为1。该模型总共包含了约6万个参数，远少于标准神经网络所需。典型的LeNet-5结构包含卷积层（CONVlayer），池化层

bijingrui·2023-10-07 07:32

【课程笔记】深度学习网络 - 1 - AlexNet

【前注】本文记载的课程笔记来源于：B站up主霹雳啪啦-图像分类课程目录〇、AlexNet理论与背景1、AlexNet在当时具有的几个优越性2、AlexNet的提出对深度学习领域产生的重大影响3、后续改进方案

牛顿第八定律·2023-10-07 07:30

【图像分类】卷积神经网络之AlexNet网络模型结构详解

写在前面：首先感谢兄弟们的关注和订阅，让我有创作的动力，在创作过程我会尽最大能力，保证作品的质量，如果有问题，可以私信我，让我们携手共进，共创辉煌。1.前言LeNet5网络模型提出之后，卷积神经网络在很长一段时间都没有长足的发展，主要有以下两个原因：1.1训练数据的缺失包含许多特征的深度模型需要大量的有标签的数据才能表现得比其他经典方法更好。限于早期计算机有限的存储和90年代有限的研究预算，大部分

机器不学习我学习·2023-10-07 07:00

卷积网络的发展历史-AlexNet

简介2012年，Krizhevsky与Hinton推出了AlexNet，引起了许多学者对深度学习的研究，可以算是深度学习的热潮的起始标志。

会的东西有点杂·2023-10-07 07:59

【Pytorch笔记】6.Transforms

常用的图像预处理方法；torchvision.datasets：常用数据集的dataset实现，如MNIST、CIFAR-10、ImageNet等；torchvision.model：常用的模型预训练，如AlexNet

xhyu61·2023-10-07 01:24

PyTorch入门之【AlexNet】

spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=98d31d5c9db8c0021988f2c2c25a9620AlexNet是一个经典的卷积神经网络模型，用于图像分类任务。

辉小歌·2023-10-06 23:08

[动手学深度学习]现代卷积神经网络AlexNet学习笔记

动手学深度学习-李沐：7.1.深度卷积神经网络（AlexNet）—动手学深度学习2.0.0documentation(d2l.ai)动手学深度学习-李沐（pdf）：zh-v2.d2l.ai/d2l-zh-pytorch.pdf

夏莉莉iy·2023-10-06 13:05

深度学习-卷积神经网络-AlexNET

不同卷积神经网络模型的精度2.不同神经网络概述3.卷积神经网络-单通道4.卷积神经网络-多通道5.池化层6.全连接层7.网络架构8.Relu激活函数9.双GPU10.单GPU模型1.LeNet-52.AlexNet1

泰勒朗斯·2023-10-06 06:45

AlexNet网络复现

2012年，一个特殊的网络结构名为AlexNet在ImageNetLargeScaleVisualRecognitionCha

@kc++·2023-10-05 06:12

经典卷积网络之InceptionV3

如VGG，AlexNet网络，它就是一直卷积下来的，一层接着一层；ResNet则是创新性的引入了残差网络

爱修仙的道友·2023-10-04 13:42

整理了197个经典SOTA模型，涵盖图像分类、目标检测、推荐系统等13个方向

建议大家收藏了慢慢看，下一篇顶会的idea这就来了~由于整理的SOTA模型有点多，这里只做简单分享，全部论文以及项目源码看文末一、图像分类SOTA模型（15个）1.模型：AlexNet论文题目：ImagenetClassi

深度之眼·2023-10-03 07:30

【深度学习】torchvision.transforms.Compose()

torchivison图形库：1.torchvision.datasets:一些加载数据的函数及常用的数据集接口；2.torchvision.models:包含常用的模型结构（含预训练模型），例如AlexNet

风筝超冷·2023-09-29 20:26

深度学习（1）---卷积神经网络

文章目录一、发展历史1.1CNN简要说明1.2猫的视觉实验1.3新认知机1.4LeNet-51.5AlexNet二、卷积层2.1图像识别特点2.2卷积运算2.3卷积核2.4填充和步长2.5卷积计算公式2.6

冒冒菜菜·2023-09-29 07:11

使用TensorFlow 2.0+和Keras实现AlexNet CNN架构

ThemaincontentofthisarticlewillpresenthowtheAlexNetConvolutionalNeuralNetwork(CNN)architectureisimplementedusingTensorFlowandKeras.本文的主要内容将介绍如何使用TensorFlow和Keras实现AlexNet

weixin_26752765·2023-09-28 12:57

经典网络解析（三）GoogleNet | Inception块，1*1卷积核，辅助分类器整体结构代码

VGG存在的问题2.GoogleNet结构解析2.1Inception块2.2最后采用平均池化操作2.3辅助分类器3.代码实现3.1实现Inception块3.2各个块依次实现4**贡献总结**之前讲了AlexNet

Qodi·2023-09-27 04:18

联邦学习-Tensorflow实现联邦模型AlexNet on CIFAR-10

目录Client端Server端扩展Client.pyServer.pyDataset.pyModel.py分享一种实现联邦学习的方法，它具有以下优点：不需要读写文件来保存、切换Client模型不需要在每次epoch重新初始化Client变量内存占用尽可能小（参数量仅翻一倍，即Client端+Server端）切换Client只增加了一些赋值操作学习的目标是一个更好的模型，由Server保管，Cli

ZhangJiQun&MXP·2023-09-27 00:27

PyTorch实战：常用卷积神经网络搭建结构速览

目录前言常用卷积神经网络1.AlexNet2.VGGNet3.GoogLeNet4.ResNet总览前言PyTorch可以说是三大主流框架中最适合初学者学习的了，相较于其他主流框架，PyTorch的简单易用性使其成为初学者们的首选

fanstuck·2023-09-26 08:18

Pytorch之AlexNet花朵分类

个人主页:风间琉璃版权:本文由【风间琉璃】原创、在CSDN首发、需要转载请联系博主如果文章对你有帮助、欢迎关注、点赞、收藏(一键三连)和订阅专栏哦目录一、AlexNet1.卷积模块2.全连接模块3.AlexNet

风间琉璃•·2023-09-25 21:06

【目标跟踪算法】Strong SORT多目标跟踪模型论文解析+代码详解

1.StrongSORT算法的背景和概述StrongSORT算法基于经典的DeepSORT模型，并从目标检测模型、表征特征模型和匹配算法等各个方面对其进行了升级优化。1.1表观特征分支的优化算法对于StrongSORT算法的表观特征分支部分，主要是进行了2方面的优化，一是优化了特征提取器的能力，二是利用了EMA（Exponentialmovingaverage）特征更新策略从而取代DeepSORT

frootguo·2023-09-25 14:24

经典网络(一) AlexNet逐层解析 | 代码、可视化、参数查看！

文章目录1回顾2AlexNet的重要性3AlexNet解析3.1结构3.1.1CONV13.1.2MaxPool13.1.3NORM13.1.4CONV23.1.5MaxPool23.1.6CONV3CONV43.1.7CONV53.1.8MaxPool33.1.9FC1FC2FC33.2AlexNet

Qodi·2023-09-24 14:50

经典网络解析（二）Vgg | 块的设计思想，代码，小卷积核

文章目录1.回顾2.VGG解析2.1结构2.1.1输入处理2.1.2块的设计2.2代码实现3.贡献总结之前我们讲到AlexNet，以及改进ZFnet但是这些网络结构都没有提供一个通用的模版来指导后续的设计

Qodi·2023-09-24 14:17

从VGG看CNN

从VGG看CNN文章目录从VGG看CNNVGG的成功之处VGG的结构特点VGG-11代码VGG的成功之处VGG与AlexNet相比，VGG采用小的卷积核和池化层，层数更深，通道数更多，其中每个通道代表着一个

Gowi_fly·2023-09-24 00:15

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