ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 论文翻译

最新推荐文章于 2022-08-15 11:14:18 发布
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《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》论文导读
谷哥的小弟
09-16 1905
《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》是一篇在深度学习领域具有重要影响力的论文，由Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever和Geoffrey E. Hinton等人撰写。该论文主要介绍了利用深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Networks，简称CNNs）在ImageNet数据集上进行图像分类的研究，并取得了显著的效果。
ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks（翻译+总结）
qq_30146937的博客
02-02 1530
网络架构 网络共有8层，五个卷积层和三个全连接层。接下来介绍一下网络架构的一些特点。 1.ReLU Nonlinearity 标准情况下神经元的输出一般采用tanh或者sigmoid作为激活函数，但是就梯度下降的训练时间而言，这些饱和非线性函数要比非饱和非线性函数f(x) = max(0, x)慢得多，这里将这种非线性单元称为Rectified Linear Units (ReLUs)。带有ReL...
ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks自翻译
03-12
最近看了一下Alexnet经典的那篇论文，自己看完英文版就忘记了，结合翻译软件，自己翻译了一点，有很多地方不准确，见谅，第一次上传文档，如有侵权，抱歉
论文翻译ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
Pleadge的博客
08-15 289
优快云， 我爱你家人
ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks（AlexNet论文翻译（附原文））
cyf1294311560的博客
07-31 2304
AlexNet论文翻译（附原文）
ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks全文翻译
lonely_girl的博客
05-17 4343
ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 摘要   我们训练了一个大型深度卷积神经网络来将ImageNet LSVRC-2010数据集中的120万张高清图片分到1000个不同的类别中。在测试数据中，我们将Top-1错误和Top-5错误分别降到了37.5%和17.0%，这比之前的技术水平要好得多。这个神经网络拥有6千万的参数和65万个神经元，共有五个卷积层，其中一些卷积层后面跟着最大池化层，还有利用softmax函数进行10
《imagenet classification with deep convolutional neural networks》阅读笔记
polaris_c的博客
12-29 859
《imagenet classification with deep convolutional neural networks》是学习CNN必读的一片论文。原文地址：深度学习论文资料 这篇笔记是对论文中的亮点部分进行提炼解析，而非全文翻译。
ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks.pdf
03-15
标题和描述中提到的知识点是关于使用深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Networks, DCNNs）进行ImageNet图像分类的研究。ImageNet是一个大规模的视觉识别挑战赛，旨在评估参赛模型的图像分类性能。在这项...
ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
01-21
Hinton三位学者撰写的这篇题为《使用深度卷积神经网络进行ImageNet分类》的研究论文，是该领域具有里程碑意义的文献。这篇文章不仅在技术上做出了开创性的贡献，而且在推动深度学习在图像处理领域中的应用中起到了...
【4】Imagenet classification with deep convolutional neural networks.pdf
08-26
We trained a large, deep convolutional neural network to classify the 1.2 million high-resolution images in the ImageNet LSVRC-2010 contest into the 1000 different classes. On the test data, we ...
ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks论文翻译——中文版
SnailTyan
07-21 5600
文章作者：Tyan 博客：noahsnail.com  |  优快云  |  简书 翻译论文汇总：https://github.com/SnailTyan/deep-learning-papers-translation ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks...
AlexNet论文翻译-ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
weixin_34351321的博客
04-15 967
ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 深度卷积神经网络的ImageNet分类 Alex Krizhevsky University of Toronto 多伦多大学 kriz@cs.utoronto.ca Ilya Sutskever University of To...
ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks翻译总结
xjz18298268521的博客
08-31 1536
Alexnet总结笔记 论文：《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》 1 网络结构 网络使用了逻辑回归目标函数求得参数最优化，此网络结构如图1所示，一共有8层网络：5层卷积层、3层全连接层，还有最前面的是图像输入层。 1）  卷积层 一共有5层卷积层，由结构图可知，此结构用到了2个GPU并行计算部
《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Network》
Silence的博客
03-06 3696
  本篇论文是在ImageNet上大放异彩，将CNN应用于cv大舞台，论文的作者是Alex Krizhevsky，来自加拿大多伦多大学Hinton组，所以论文中的模型又叫AlexNet。 概述   ImageNet数据集共有150万张图片，分为22000个类别。Image Large-Scale Visual Recognition Competition(ILSVRC-2010)和ILSVR...
AlexNet论文(ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks)(译)
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hongbin_xu的博客
05-10 11万+
前言 最近一直比较忙，总算才有时间看点深度学习的论文。这篇论文是大神Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, Geoffrey E. Hinton三人提出的AlexNet深度卷积神经网络，摘得了2010年ILSVRC比赛的桂冠。AlexNet在现在也经常会用到，可以说是很经典的一个CNN框架了。出于学习的目的，一方面可以做笔记，一方面也可以督促自己的学习，我才打算翻译下这...
【深度学习经典论文翻译1】AlexNet-ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks全文翻译
可多的Academic笔记本
03-10 3万+
本文是经典深度学习论文ALEX NET的全文翻译，论文原文和中英对照翻译欢迎点击：http://pan.baidu.com/s/1NpEG2 下载
工具变量-5G示范城市DID（2014-2025）.xlsx
最新发布
07-31
详细介绍及样例数据：https://blog.youkuaiyun.com/T0620514/article/details/149811741
langchain4j-web-search-engine-searchapi-0.34.0.jar中文文档.zip
07-31
1、压缩文件中包含： 中文文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、使用方法： 解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 3、特殊说明： （1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用； （2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； （3）不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 4、温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件。 5、本文件关键字： jar中文文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。
引用ImageNet classification with deep convolutional neural networks的格式
05-19
[1] Krizhevsky, A., Sutskever, I., & Hinton, G. E. (2012). ImageNet classification with deep convolutional neural networks. Advances in neural information processing systems, 25, 1097-1105.
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