Alexnet网络相比于基本神经网络的改进（思维导图&手写笔记）

最新推荐文章于 2024-09-25 21:01:33 发布
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分类专栏： 深度学习 文章标签： 神经网络 alexnet模型
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Zhang_713/article/details/109251247
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    本文主要是对AlexNet网络模型的基本构成的分析笔记，五层卷积+池化+标准化以及三层全连接层暂不作笔记。只记下前五层输出特征图像的计算过程。

                                   

传统网络模型的一些显而易见的问题：

AlexNet模型相比于普通神经网络模型的优势：

参考链接：

1、https://www.cnblogs.com/wangguchangqing/p/10333370.html

2、https://aistudio.baidu.com/aistudio/education/preview/697849

深度学习实战30-AIGC项目：自动生成思维导图文件，解放双手
微学AI的博客
05-18 1561
大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下深度学习实战30-AIGC项目：利用ChatGPT自动生成思维导图，思维导图是一种常见的工具，用于将复杂的信息和概念以图形化方式展示出来。AIGC项目旨在将这种思维导图的创建过程自动化，并通过使用ChatGPT作为生成器，使其变得更智能化和动态化。AIGC项目的核心是ChatGPT模型。这是一个基于Transformer架构的神经网络，经过预训练的模型可用于生成自然语言文本。基于ChatGPT的模型可以接收用户提供的短语，然后自动生成一幅与之相关的概念地图，使用户可以
《深入浅出AI》前言知识：深度学习基础总结
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
09-13 2388
本文详细介绍了深度学习的基础知识、主要概念和术语、以及经典的深度学习算法。深度学习是机器学习的一个分支，侧重于构建和训练神经网络以自动提取特征。文章探讨了深度学习的优缺点，比较了机器学习与深度学习的区别，并讨论了如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成对抗网络（GANs）和深度强化学习（RL）等深度学习模型。此外，文中还介绍了如何使用深度学习进行手写数字识别任务，包括数据准备、网络配置、模型训练、评估和预测的步骤，并通过实例展示了整个流程。最后，分享自己精心制作的深度学习思维导图。
基于改进AlexNet的手指静脉识别
01-26
针对AlexNet在手指静脉识别系统中训练耗时过长,识别准确率较低的问题,提出AlexNet的改进网络结构。针对AlexNet模型输入图像尺寸限制性强,自适应能力差的问题引入空间金字塔池化模式的网络结构。为了加快网络训练速度和降低网络模型的复杂度,对AlexNet的卷积核尺寸、网络深度和全连接层等进行调整。实验结果表明,改进后的网络模型在公开和自有指静脉数据集上的识别准确率及训练时长较AlexNet模型均有明显改善。
AlexNet改进之处
菜鸡小陈的博客
09-11 1256
来源于李沫的课，做一个笔记。 AlexNet赢得了2012年ImageNet竞赛。 本质上是一个更深更大的LeNet，与LeNet在架构上上没有太多本质的区别。 主要改进是：加入了丢弃法。它的激活函数从LeNet的sigmoid变成了ReLu。LeNet主要用的是平均池化，AlexNet用的最大池化。丢弃法是做模型的控制，因为模型更大了所以会用丢弃法做正则。Relu与sigmoid相比梯度更大，Relu在零点处的一阶导更加好，能支持更好的...
基于改进AlexNet的植物中草药分类系统（源码＆教程）
lzmlzm89的博客
11-02 2022
基于改进AlexNet的植物中草药分类系统（源码＆教程）
基于AlexNet的神经网络（完整改进版）
最新发布
m0_74916875的博客
09-25 547
（2）使用nn.ModuleDict(),该方法在前向传播时书写比较复杂，但是灵活度很高，每一个层都可以复用，这在构建模块化的一些诸如mlp或者是残差块的时候，优势很明显。使用writer.add_scalars()添加了train_loss，test_loss，train_accuracy，test_accuracy数据。在train_test函数里，model.train()表示训练模式，model.eval()表示验证模式。9、超参数，损失函数，优化器设置。1、需要的库函数，如下。
基于改进的AlexNet网络模型的遥感图像分类方法研究
张帅影&RS&DeepLearning
12-03 1035
文章尝试利用深度神经网络进行遥感图像分类。经过比较后选择了AlexNet网络模型，为了缩短训练时间和提升分类准确率，对网络模型进行了改进，同时进一步尝试了权值迁移的训练方法。利用公开的遥感影像分类数据集UCM，在改进的网络模型上采用权值迁移的方法进行了试验，试验结果表明，改进后的网络模型具有很好的准确率和效率。 利用深度神经网络模型进行分类时，都是从零开始训练网络，让深层网络通过训练学习到数据集的特定特征，这一方式称之为全训练，将数据集输入网络后，随机初始化权重，当数据集足够大时，此过程应该非常有用，使得网
神经网络 深度神经网络,主流的神经网络的框架
ynca67269的博客
08-20 2824
图：从具体特征到抽象特征逐级深入的多级神经网络6，RNN和神经图灵机如果时间序列数据里的模式也包含复杂的多层级结构，这里和我之前说的复杂系统往往由于反馈导致复杂的时间依赖是一致的，那么要挖掘这种系统里的模式，我们通常的工具就是超级前卫的循环神经网络RNN，这种工具对处理高维具有复杂反馈的系统有神效，因为它本身就是一个高维具有复杂时间反馈的动力学系统。然后要学会梳理自身学习情况，以课本为基础，结合自己做的笔记、试卷、掌握的薄弱环节、存在的问题等，合理的分配时间，有针对性、具体的去一点一点的去攻克、落实。
神经网络 深度神经网络,深度神经网络通俗理解
super67269的博客
08-20 747
深度学习是什么？深度学习是机器学习领域中对模式（声音、图像等等）进行建模的一种方法，它也是一种基于统计的概率模型。在对各种模式进行建模之后，便可以对各种模式进行识别了，例如待建模的模式是声音的话，那么这种识别便可以理解为语音识别。而类比来理解，如果说将机器学习算法类比为排序算法，那么深度学习算法便是众多排序算法当中的一种（例如冒泡序列），这种算法在某些应用场景中，会具有一定的优势。深度学习的优点？为了进行某种模式的识别，通常的做法首先是以某种方式，提取这个模式中的特征。
神经网络与深度学习（五）前馈神经网络（3）鸢尾花分类
weixin_53651790的博客
10-13 2983
pytorch前馈神经网络实现鸢尾花数据集分类任务
基于改进AlexNet的人脸表情识别
01-26
人脸表情会受到姿势、物体遮挡、光照变化以及人种性别年龄等因素的影响,需要卷积神经网络更有效准确地学习特征。AlexNet在表情识别中准确率不高,对输入图像尺寸有限制,针对这些问题,提出了改进AlexNet网络的人脸表情识别算法。在AlexNet网络中引入多尺度卷积更加适用于小尺寸的表情图像,提取出不同尺度的特征信息,并在把多个低层次特征信息在向下传递的同时与高层次特征信息进行跨连接特征融合,从而可以更加完整准确地反映图像信息,构造出更准确的分类器。跨连接会产生参数爆炸,导致网络训练困难,影响识别效果,因此利用全局平均池化对低层次特征信息进行降维,可减少跨连接产生的参数和过拟合现象。本文算法在CK+、JAFFE数据库上的准确率分别为94.25%和93.02%。
现流行的AlexNet,VGGNet,GoogleNet,SENet,ResNet等11篇经典卷积神经网络
05-17
现流行的AlexNet,VGGNet,GoogleNet,SENet,ResNet等11篇经典卷积神经网络
基于Cifar100数据Alexnet改进 （tensorflow版本）
chwei20002005的博客
03-17 578
【代码】基于Cifar100数据Alexnet改进 （tensorflow版本）
2020.10.11-基于改进AlexNet的广域复杂环境下遮挡猕猴桃目标识别
u014723479的博客
10-11 947
主要宏观问题 这篇论文要解决什么问题？ 晴天（白天逆光、侧逆光）、阴天及夜间补光条件下的广域复杂环境中猕猴桃因枝叶遮挡或部分果实重叠遮挡所导致的识别精度较低的问题。 这篇论文用了什么方法？ 使用以Im-AlexNet为BackBone的Faster RCNN 这篇论文的创新点是什么？ 作者最引以为豪的结论是什么？ 对AlexNet网络进行参数修改，将网络的识别精度提高到了96.00%，且识别单幅图像的时间约为1s，可以满足猕猴桃采摘机器人在实际生...
动手学深度学习（十九）——AlexNet：CNN经典网络（二）更深+更大
Liu Feng's Blog
08-10 2420
文章目录1. 深度卷积神经网络（AlexNet）的起源1.1学习表征1.2 缺少的成分：数据1.3 缺少的成分：硬件2. AlexNet模型2.1 模型结构2.2 激活函数2.3 容量控制和预处理2.4 总结3. 基于Fashion-MNIST数据集应用AlexNet3.1 构造及验证AlexNet模型3.2 加载及构造输入数据3.3 训练AlexNet 1. 深度卷积神经网络（AlexNet）的起源   在LeNet提出后，卷积神经网络在计算机视觉和机器学习领域中很有名气。但卷积神经网络并没有主导这些领域
深度学习（15）——AlexNet深度卷积神经网络
weixin_45132473的博客
11-02 916
深度学习（16）——AlexNet
Pytorch实现 分别使用AlexNet、VGG、NiN对LeNet网络改进
b15040915的博客
04-11 1781
Pytorch实现 分别使用AlexNet、VGG、NiN对LeNet网络改进1.基于AlexNet结构改进LeNet2.基于VGG结构改进LeNet3.基于NiN结构改进LeNet 1.基于AlexNet结构改进LeNet AlexNet结构： ①与相对较⼩的LeNet相⽐， AlexNet包含8层变换，其中有5层卷积和2层全连接隐藏层，以及1个全连接输出层。 ②AlexNet将sigmoi...
经典卷积神经网络之AlexNet
weixin_45586836的博客
06-30 195
        AlexNet相较于LeNet其网络层次更深并且是在两块GPU上进行训练，这样做的目的是为了提高运算的效率。但是本质上是和LeNet没什么区别，都是卷积层、池化层、全连接层的顺序堆叠。 网络架构：         从上图中，我们可以看到整个AlexNet的网络架构，以及它是如何在两块GPU上进行训练的，当到达一定的层次之后，两块GP
AlexNet模型分析与实现
风雨中的小小鸟
11-07 596
卷首语：对于上次详谈CNN的文章，我看到很多负面评论。哎呀我滴个小心脏，不甘心的我也请了我的老友（软件工程专业）作为读者对上一篇文章进行了评判，只见他猛地将一口老白干咽下，眼神迷离的看向远方缓缓吐出一个字“懵”…… 就这表情 于此，我也进行了及其深刻的反思，本着写文章应对读者负责，在尽量提高质量的同时，一定一定要再降低一些门槛（门槛？？在作者的键盘下是不存在的！） 本文范围：     ...
节点式笔记软件：创新的思维导图与读书笔记工具
该软件被标记为"思维导图 笔记 网络笔记 NetworkNote"，说明它具有以下几个特点： - 思维导图：软件支持将思维以图形化的方式展示，通过节点连接形成导图，便于理解和记忆。 - 笔记：作为记录和整理信息的基本功能，...
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