alexnet 第42页

深度学习之alexNet算法参数量

AlexNet中的参数数量AlexNet的网络结构图：总的来说，AlexNet由输入层，5个卷积层，3个全连接层组成(其中最后一个全连接层也是softmax输出层）。

my_share·2020-08-17 13:42

【论文阅读笔记1】LeNet、AlexNet、VGG小结

一、LeNet论文题目：“Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecognition”简介：该论文的第一作者是深度学习三巨头之一的YanLeCun，发表于1998年。这是一篇手写体识别的经典论文，更是CNN的开山之作，它确立了卷积神经网络的基本结构。阅读重点：Section2的A、B两部分。两部分的翻译见LeNet论文的翻译与CNN三大核心思想的解读（只看

云若祯初·2020-08-17 13:34

AlexNet论文学习总结

Alex等人在2012年提出的AlexNet网络结构模型在ILSVRC-2012上以巨大的优势获得第一名，引爆了神经网络的应用热潮，使得卷积神经网络CNN成为在图像分类上的核心算法模型。

librauee·2020-08-17 13:23

TensorFlow学习笔记（10）--实现AlexNet

2012年，Hinton的学生AlexKrizhevsky提出了深度卷积神经网络模型AlexNet，它可以算是LeNet的一种更深更宽的版本。

零尾·2020-08-17 13:19

[ZFNet论文阅读] Visualizing and Understanding Convolutional Networks

论文地址：VisualizingandUnderstandingConvolutionalNetworks概述1.提出通过可视化featuremap的方法来“诊断”网络，并提出比Alexnet更好的网络结构

lengyuenanfeng·2020-08-17 13:17

AlexNet结构简析

本篇介绍下神经网络中的入门知识----AlexNet网络，并使用TensorFlow手写一个AlexNet结构。

一碗风·2020-08-17 12:50

Alexnet详解

0、BP前反馈神经网络原理详解1、Lenet详解2、Alexnet详解3、VGG网络结构4、NIN网络结构5、Googlenetinceptionv1结构详解、inceptionv2和inceptionv3AlexNet

fanzy1234·2020-08-17 12:46

VGG详解

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，即加深网络深度。

木瓜强·2020-08-17 12:22

卷积神经网络（三）-ZF-Net和VGG-Nets

卷积神经网络（一）-LeNet卷积神经网络（二）-AlexNet卷积神经网络（三）-ZF-Net和VGG-Nets卷积神经网络（四）-GoogLeNet卷积神经网络（五）-ResNet卷积神经网络（六）

帅气滴点C·2020-08-17 12:04

一文读懂LeNet、AlexNet、VGG、GoogleNet、ResNet到底是什么？

要想知道什么LeNet、AlexNet…那就必须先明白什么是CNNCNN（Convolutionalneuralnetwork）→\to→卷积神经网络，是当代ComputerVision中经常使用的一种网络模

Fish? Bear's paw·2020-08-17 11:47

CNN的发展史LeNet、Alexnet 、VGG、GoogleNet、ResNet简介

作者：我爱机器学习链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/22094600来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。CNN的发展史上一篇回顾讲的是2006年Hinton他们的SciencePaper，当时提到，2006年虽然DeepLearning的概念被提出来了，但是学术界的大家还是表示不服。当时有流传的段子是Hinton的学生在台上讲

ARYAD·2020-08-17 11:35

LeNet, AlexNet, ZFnet, VGGNet, GoogLeNet, ResNet, DenseNet英文论文链接汇总

简单了解一下卷积神经网络常见架构的特点，不做为理论学习，如果需要深入学习，还需要看文末的几篇博客或者自己结合论文细读。文中标题内均附有英文原文链接，如果下载不了可以用SCI-HUB试试。LeNet（Gradient-basedlearningappliedtodocumentrecognition）这是最早用于数字识别的CNN，标志着CNN的真正面世7层（1Input+3Cov+1FC+1Outp

南洲.·2020-08-17 11:58

【网络结构】VGG-Net论文解析

【网络结构】VGG-Net论文解析目录0.论文链接1.概述2.网络结构2.1卷积核2.2池化核2.3全连接层3.训练4.测试5.其他6.参考链接@0.论文链接论文链接1.概述 VGG提出了相对AlexNet

急流勇进·2020-08-17 11:30

VGG

分别是VGG-11，VGG-13,VGG-16,VGG-19，网络的输入是224*224大小的图像，输出是图像分类结果VGG与Alexnet相比，具有如下改进几点：去掉了LRN层，作者发现深度网络中LRN

渐无书xh·2020-08-17 11:20

CNN经典算法AlexNet介绍（论文详细解读）

本文是深度学习经典算法解读的一部分，原文发之：https://www.datalearner.com/blog/1051558603213207来源论文：Krizhevsky,Alex,IlyaSutskever,andGeoffreyE.Hinton.“Imagenetclassificationwithdeepconvolutionalneuralnetworks.”Advancesinneu

带着小板凳学习·2020-08-17 10:15

GoogleNet、AleXNet、VGGNet、ResNet等总结

文章目录一、经典的图像识别深度学习模型面世时间1.1VGG、AlexNet和Inception历史背景1.2DNN和CNN1.3LeNet二、AleXNet(8层）2.1AlexNet介绍2.2AleXNet

小麦粒·2020-08-17 10:40

常见的神经网络模型 AlexNet,VGGNet,GoogleNet,resNet,inceptionV3,Inception-v4,xception等论文下载链接

LeNet1986AlexNet2012http://pan.baidu.com/s/1NpEG2，作者:AlexKrizhevsky,IlyaSutskever,GeoffreyE.HintonVGGNet2014https

姚贤贤·2020-08-17 10:08

常见用的深度学习框架 ----VGGnet

VGG在AlexNet基础上做了改进，整个网络都使用了同样大小的3*3卷积核尺寸和2*2最大池化尺寸，网络结果简洁。整个网络的网络结构如图所示:

展希希鸿·2020-08-17 10:49

AlexNet_原理详细

问题背景：本来想直接跳到R-CNN的，转念一想，基础没打牢还是不好，于是又回过头来学习学习AlexNet。

陈工一·2020-08-17 10:48

VGGNet笔记

如今，卷积神经网络已经成为计算机视觉领域的常用工具，所以有很多人尝试改善2012年提出的AlexNet来实现更好的效果。比如

Deephome·2020-08-17 10:10

第五章（1.8）金典网络解读—LeNet5、AlexNet、VGGNet

1LeNet5一种典型的用来识别数字的卷积网络是LeNet-5。1.1模型结构LeNet-5共有7层（不包含输入层），每层都包含可训练参数；每个层有多个FeatureMap，每个FeatureMap通过一种卷积滤波器提取输入的一种特征，然后每个FeatureMap有多个神经元。•C1层是一个卷积层输入图片：32*32卷积核大小：5*5卷积核种类：6输出featuremap大小：28*28（

两只橙·2020-08-17 10:36

经典论文阅读(2)-VGGNet

经典论文阅读(2)-VGGNet文章目录经典论文阅读(2)-VGGNet0.前言1.VGGNet与AlexNet2.关于文章对收敛快的解释3.关于使用3*3的卷积核4.关于模型训练5.VGGNet的实现参考资料

kabuto_hui·2020-08-17 10:27

VGGNet网络结构简单介绍

VGGNet简单概括深度学习在数据处理和数据计算上最重要的就是卷积层和全连接层，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。

iownlucky·2020-08-17 10:51

经典网络之CNN经典模型：VGGNet

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。1、输入224x224x

专注于计算机视觉的AndyJiang·2020-08-17 10:28

caffe学习笔记21-VggNet论文笔记

AlexNet输入要求256(图像大小)，均值是256的，减均值后再crop到227(输入图像大小)VGGNet输入要求256(图像大小)，均值是256的，减均值后再crop到224(输入图像大小)Vgg-Net

YiLiang_·2020-08-17 10:51

论文笔记

AlexNet原理及trick一、网络结构：整个网络一共有8个需要训练的层——5层卷积层和3层全连接层下面来讨论下这些层conv_1输入层大小为224×224×3的图像使用两个大小为11×11×3×48

Miracle_Amy~·2020-08-17 10:58

计算机视觉系列3 VGGNet网络理解

3VGGNet网络理解本文链接：https://blog.csdn.net/weixin_44633882/article/details/883826381.VGGNet网络简介 VGGnet是一个从AlexNet

coasxu·2020-08-17 10:55

认识VGGNet

首先是DeepLearning里面图像分类模型的发展：LeNet-AlexNet-VGG-GoogLetNet-ResNet以及他们的性能比较：值得一提的是，目前的ResNet层数据说已经达到了千层，分类效果也是目前最好的网络

一鸣鸣·2020-08-17 10:09

YOLO前篇---Real-Time Grasp Detection Using Convolutional Neural Networks

论文地址：https://arxiv.org/abs/1412.31281.摘要比目前最好的方法提高了14%的精度，在GPU上能达到13FPS2.基于神经网络的抓取检测A结构使用AlexNet网络架构，

六月的雨唯你·2020-08-17 09:35

深度学习笔记一： LeNet-5、AlexNet 和 VGGNet等网络模型的小结

最近在学习吴恩达AndrewNg的深度学习课程，之前对这几个网络还比较混乱，现在记录一下：LeNet-5神经网络的贡献：1.这是一个比较早的网络模型，其中在卷积层后面加入池化层的思想先今还在使用。2.在最后的卷积层接入池化层和全连接层在当前也比较常用。出处：Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecognition其结构为输入-->卷积层-->平均池化层-

ronales·2020-08-17 04:03

深度学习之基础模型-VGG

记得在AlexNet论文中，也做了最后指出了网络深度的对最终的分类结果有很大的作用。这篇论文则更加直接的论证了这一结论。

leo_whz·2020-08-17 04:39

AlexNet 和 VGG-Net的区别

原文：http://www.ithao123.cn/content-8359874.html摘要－今年的CVPR非常的火爆，总共有2800多人参与，相比去年增加了700多人，这与deeplearning的异军突起是不无关系的。CVPR2015基本是“theyearofdeeplearning”，有大概70%的文章是关于deeplearning的。今年的CVPR非常的火爆，总共有2800多人参与，相

weixin_33725807·2020-08-17 03:38

深度学习--VGG网络处理过程分析

VGG-Net的结构图，来自论文《VERYDEEPCONVOLUTIONALNETWORKSFORLARGE-SCALEIMAGERECOGNITION》，发表于ICLR2015上，比较起ALEXNET

暗夜猎手-大魔王·2020-08-17 03:44

基于 PyTorch 实现 VGG-11 并在Cifar-10数据集上进行验证

介绍VGGNetVGG论文地址：VeryDeepConvolutionalNetworksforLarge-ScaleImageRecognitionVGG是一个很经典的卷积神经网络结构，是由AlexNet

rocketeerLi·2020-08-17 02:23

深度学习小白笔记：ResNet

凭着这一基本准则CNN分类网络自Alexnet的7层发展到了VGG的16乃至19层，后来更有了Googlenet的22层。可后来我们发现深度CNN网络

qq_42883766·2020-08-17 02:14

深度学习小白笔记：AlexNet篇

前言：作为一个刚刚学习深度学习的小白和一个第一次在CSDN上写博客的新用户，在这里分享一下初步学习了AlexNet之后对这个网络的理解，如果大家看到错误，希望加以指正。

qq_42883766·2020-08-17 02:43

AlexNet论文阅读

论文下载这篇论文的背景作者在参加2010年的ILSVRC比赛，取得了冠军摘要主要介绍了其神经网络的结构——5个卷积层（每个卷积层(convolutionallayersconvolutional\layersconvolutionallayers)后面都跟有池化层(max−poolinglayersmax-pooling\layersmax−poolinglayers)）和三个全连接层，最后是一个

数学家是我理想·2020-08-17 02:02

深度学习笔记（27）经典卷积网络

深度学习笔记（27）经典卷积网络1.前言2.LeNet-53.AlexNet4.VGGNet1.前言讲了基本构建，比如卷积层、池化层以及全连接层这些组件事实上，过去几年计算机视觉研究中的大量研究都集中在如何把这些基本构件组合起来形成有效的卷积神经网络最直观的方式之一就是去看一些案例就像很多人通过看别人的代码来学习编程一样通过研究别人构建有效组件的案例是个不错的办法实际上在计算机视觉任务中表现良好的

氢键H-H·2020-08-17 01:43

[深度学习]AlexNet和VGG论文笔记

AlexNet2012年，AlexKrizhevsky（Hinton的学生）提出了AlexNet，它可以看做是LeNet的一个更深更宽版本。

Thorrrrrrrrrr·2020-08-16 23:42

深度学习小白笔记：VGG篇

在学习了Alexnet之后，紧接着学习VGG，给我一个很直观的感受就是VGG是对Alexnet的全面升级（虽然不知道这样理解有没有问题），因为能感觉到相较于Alexnet，VGG可以说在其基础上做了更多的尝试和改进

qq_42883766·2020-08-16 23:31

目标检测系列：R-FCN、Mask RCNN、Cascade RCNN

卷积网络部分之前的AlexNet以及VGG网络都是由多个卷

傅里叶不积分1·2020-08-16 20:50

TensorFlow学习笔记——（10）经典卷积网络

文章目录一、概述二、LeNet1、网络介绍2、完整代码三、AlexNet1、网络介绍2、主要代码四、VGGNet1、网络介绍2、主要代码五、InceptionNet1、网络介绍2、完整代码六、ResNet1

屿十_·2020-08-16 16:58

深度学习应该选择tensorflow还是pytorch？一个场景分类任务惹出的问题

最近在做一个场景分类的任务，用AlexNet在Places数据集上做场景的分类训练，使用的框架是TF，自己不到2G的显存很容易就崩溃了，一直出现如下错误：ResourceExhaustedError(seeabovefortraceback

黄辣鸡·2020-08-16 16:20

Pytorch系列(五):猫狗大战2-AlexNet

一、AlexNetAlexNet的出现,引发人工技能的浪潮.尽管后续出现vgg,Google系列,ResNet,DenseNet等等更深更优秀的网络,但对AlexNet有着特殊的情怀.AlexNet的网络结构摘自学习笔记

hjxu2016·2020-08-16 12:58

kaggle猫狗大战之AlexNet(一)

这篇文章主要介绍如何利用AlexNet预训练模型来训练一个猫狗分类器，主要内容包括：1、项目结构介绍2、数据探索数据的准备3、AlexNet模型的构建4、模型的训练和性能评估5、结果的提交一、项目结构介绍

gaoyan0335·2020-08-16 12:46

（笔记）网络压缩量化，训练三值量化TRAINED TERNARY QUANTIZATION

对AlexNet在ImageNet的表现，相比32全精度的提升0.3%。

yingpeng_zhong·2020-08-16 11:59

深度学习进阶：猫狗大战完整项目（三）

现在万事俱备，来用AlexNet来训练数据。

刘泽豪真讨厌·2020-08-16 10:04

深度学习文章阅读（一）——Alexnet

这个网络又被称为Alexnet，在这个网络之后，更多优秀的网络，如VGG，ResNet被提出。而这篇文章由于其

wjp_ctt·2020-08-16 09:28

深度学习文章阅读（二）——VGG

VERYDEEPCONVOLUTIONALNETWORKSFORLARGE-SCALEIMAGECLASSIFICATION与之前的Alexnet和ZFnet最大的不同是，VGG使用了非常小的卷积核（3x3