alexnet 第4页

基于libtorch的Alexnet深度学习网络实现——Cifar-10数据集分类

“上篇文章我们讲了Alexnet神经网络的结构与原理，我们知道该网络主要由5个卷积层、3个池化层、3个Affine层和1个Softmax层构成。

萌萌哒程序猴·2023-10-28 11:55

7.现代卷积神经网络

#pic_centerR1R_1R1R2R^2R2目录知识框架No.1深度卷积神经网络AlexNet一、AlexNet二、D2L代码注意点三、QANo.2使用块的网络VGG一、VGG二、D2L代码注意点三

霸时斌子·2023-10-28 07:26

AlexNet

AlexNet深度卷积神经网络的突破出现在2012年，突破可归因于两个关键因素：数据和硬件。下图是一个稍微精简版本的AlexNet，去除了当年需要两个小型GPU同时运算的设计特点。

来一瓶82年的拉菲就好·2023-10-28 06:17

图像分类、目标检测、语义分割、实力分割

常用网络模型常用数据集•LeNet•AlexNet•VGG•GoogLeNet•ResNet•ResNeXt•MobileNet_V1_V2•MobileNet_V3•ShuffleNet_V1_

m沐七·2023-10-28 04:14

经典卷积神经网络 - NIN

AlexNet和VGG都是先由卷积层构成的模块充分抽取空间特征，再由全连接层构成的模块来输出分类结果。

mango1698·2023-10-26 04:51

图像分类或检测完整代码--搭建AlexNet模型--tensorflow实现

代码来自b站up：霹雳吧啦Wz这些代码可用来目标检测或分类。你只需要准备自己的数据集，就可以跑！一共有三个文件：搭建模型，训练模型（gpu或cpu版），预测（分类）如果分类就改一下模型中的参数：1.原代码中num_classes=5,意思分为五类。2.train.py中data_root=os.path.abspath(os.path.join(os.getcwd(),"../.."))#getd

Strive_LiJiaLe·2023-10-26 03:04

深度学习网络——卷积神经网络

AlexNet:AlexNe

追光者_GY(*>.<*)·2023-10-25 00:13

动手学深度学习—网络中的网络NiN（代码详解）

LeNet、AlexNet和VGG都有一个共同的设计模式：通过一系列的卷积层与汇聚层来提取空间结构特征；然后通过全连接层对特征的表征进行处理。

緈福的街口·2023-10-24 20:55

经典卷积神经网络 - AlexNet

AlexNet是由AlexKrizhevsky、IlyaSutskever和GeoffreyHinton在2012年ImageNet图像分类竞赛中提出的一种经典的卷积神经网络。

mango1698·2023-10-24 00:27

经典卷积神经网络 - VGG

AlexNet问世之后，很多学者通过改进AlexNet的网络结构来提高自己的准确率，主要有两个方向：小卷积核和多尺度。而VGG的作者们则选择了另外一个方向，即加深网络深

mango1698·2023-10-24 00:26

pytorch逐行搭建CNN系列（一）AlexNet

此前的CNN通常使用平均池化，而AlexNet全部使用最大池化，成功避免了平均池化带来的模糊化效果提出LRN（局部响应归一化）使用GPU加速训练使用了数据增强策略（DataAugmentation

努力当总裁·2023-10-23 15:02

深度学习框架代码（草稿）

train.pydataload_five_flower.pytrain_engin.pylr_methods.py__init__.pytrain_sample.py和test.py见文章：深度学习-AlexNet

小蒋的技术栈记录·2023-10-23 11:26

学习VGG笔记

VGGNet可以看成是加深版本的AlexNet，都是由卷积层、全连接层两大部分构成大道至简，通篇使用3*3大小的小卷积核相比AlexNet的3x3的池化核，VGG全部采用2x2的池化核。

小蒋的技术栈记录·2023-10-23 03:17

AlexNet 论文阅读总结

不要瞎想·2023-10-20 16:16

基于神经网络的图像识别研究

研究人员一直在改进CNN的架构，如LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet和ResNet，以提高图像分类性能。2.目标检测：目标检测是一项重要任务，旨在识别图像中的不同对象

matlabgoodboy·2023-10-20 07:14

动手学深度学习——网络中的网络NIN

1、全连接层的问题卷积层需要较少的参数；但卷积层后的第一个全连接层的参数：LeNet16x5x5x120=48k；AlexNet256x5x5x4096=26M;VGG512x7x7x4096=102M

橙子吖21·2023-10-19 18:59

深度学习——深度卷积神经网络（AlexNet)

深度学习——深度卷积神经网络（AlexNet)文章目录前言一、学习表征二、AlexNet实现2.1.模型设计2.2.激活函数2.3.容量控制与预处理2.4.训练模型总结前言在前面学习了卷积神经网络的基本原理

星石传说·2023-10-18 07:35

CNN经典网络模型详解（GoogLeNet-pytorch实现）

VGG继承了LeNet以及AlexNet的一些框架结构，而GoogLeNet则做了更加大胆的网络结构尝试，虽然深度只有22层，但大小却比

浩波的笔记·2023-10-18 00:34

《动手学深度学习》(四) -- LeNet、AlexNet、VGG、NiN、GoogLeNet、ResNet、DenseNet 实现

上一小节学习了卷积神经网络的卷积层和池化层的实现，趁热打铁继续学习现代卷积神经网络的搭建，欢迎小伙伴们一起学习和交流~为了能够应⽤softmax回归和多层感知机，我们⾸先将每个⼤小为28×2828\times2828×28的图像展平为⼀个784维的固定⻓度的⼀维向量，然后⽤全连接层对其进⾏处理。而现在，我们已经掌握了卷积层的处理⽅法，可以在图像中保留空间结构。同时，⽤卷积层代替全连接层的另⼀个好处

长路漫漫2021·2023-10-17 23:38

论文当中的i.e.是啥意思

例如:Weusedaconvolutionalneuralnetwork(CNN)approach,i.e.,AlexNet,forimageclassification.我们使用了一种卷积神经网络(CNN

ulimate_·2023-10-16 16:16

【深度学习】深度学习实验三——二维卷积实验、超参数对比分析（包括卷积层数、卷积核大小、batchsize、lr等）、经典模型AlexNet、空洞卷积实验、dilation、残差网络实验、退化、残差块

一、实验内容实验内容包含要进行什么实验，实验的目的是什么，实验用到的算法及其原理的简单介绍。1.1二维卷积实验（1）手写二维卷积的实现，并在至少一个数据集上进行实验，从训练时间、预测精度、Loss变化等角度分析实验结果（最好使用图表展示）（2）使用torch.nn实现二维卷积，并在至少一个数据集上进行实验，从训练时间、预测精度、Loss变化等角度分析实验结果（最好使用图表展示）。（3）不同超参数的

yuzhangfeng·2023-10-16 06:25

【AlexNet论文精读以及代码复现以及训练结果（猫狗识别）】

AlexNet论文精读以及代码复现三遍读一篇论文的方法——李沐1.标题——>摘要——>结论——>关键的图表2.从标题开始读到最后（太过于细节部分可以先放一下）,搞清楚重要的图标的细节3.第三遍要弄清楚每句话在干嘛

好好学习tt向上·2023-10-16 02:55

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

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

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

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

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

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