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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http://blog.youkuaiyun.com/liumaolincycle/article/details/50496499

http://blog.youkuaiyun.com/motianchi/article/details/50851074

rookie_chenzhi
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《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》论文导读
谷哥的小弟
09-16 1903
《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 4342
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...
【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
AlexNet论文(ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks)(译)
热门推荐
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...
汽车电子领域CAN总线通信：DBC与Excel文件互转工具解析 v2.0
最新发布
07-30
内容概要：本文介绍了CAN总线及其通信技术在汽车电子和工业自动化领域的应用，重点讲解了DBC文件与Excel文件之间的高效互转方法。DBC文件作为一种描述CAN通信中消息和信号的规范文件，在汽车电子领域至关重要。文中提到的工具不仅能从DBC文件中提取信息并导入到Excel文件中，还能将Excel文件的数据按DBC格式转换，支持传统CAN、CANFD及J1939协议，极大提高了转换效率和数据准确性。 适合人群：从事汽车电子、工业自动化相关工作的工程师和技术人员。 使用场景及目标：适用于需要频繁处理DBC文件与Excel文件转换的场合，如汽车开发、维护和故障诊断等，旨在提升工作效率和数据准确性。 其他说明：随着汽车电子和工业自动化技术的发展，掌握这些工具对于提高工作效率非常重要。
基于CAN通讯的rh850u2a16芯片Bootloader与OTA固件刷写系统 - Bootloader 必备版
07-30
基于CAN通讯的RH850U2A16芯片Bootloader及OTA刷写系统的开发过程及其功能特性。主要内容涵盖：1) CAN通讯Bootloader的设计，实现了远程固件升级；2) 配套CAPL上位机程序，便于用户操作；3) UDS服务刷写，支持多种OTA更新模式；4) Flash驱动可在RAM中运行，提升系统性能；5) 支持Boot与App互访数据，增强数据交互能力；6) 实现App有效标记检查与跳转，保障系统稳定性；7) 基于AUTOSAR标准架构，提供完整的配置工程；8) 开发了串口控制台程序，辅助调试；9) 使用量产级代码并采用GHS编译器，确保生产环境中的稳定运行。 适合人群：嵌入式系统开发者、汽车电子工程师、对CAN通讯和Bootloader感兴趣的工程师。 使用场景及目标：适用于需要远程固件升级和高可靠性的汽车电子控制系统。主要目标是提高系统的稳定性和可靠性，满足工业标准和生产需求。 其他说明：文中提到的技术和方法不仅展示了Bootloader的具体实现细节，还强调了系统设计的完整性和标准化，为后续开发和维护提供了坚实的基础。
引用ImageNet classification with deep convolutional neural networks的格式
05-19
[1] Krizhevsky, A., Sutskever, I., & Hinton, G. E.... ImageNet classification with deep convolutional neural networks. Advances in neural information processing systems, 25, 1097-1105.
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