han_hhh的博客

—— 原文发布于本人的微信公众号“大数据与人工智能Lab”（BigdataAILab），欢迎关注。2012年，Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever在多伦多大学Geoff Hinton的实验室设计出了一个深层的卷积神经网络AlexNet，夺得了2012年ImageNet LSVRC的冠军，且准确率远超第二名（top5错误率为15.3%，第二名为26.2%），引起了很大的轰动。AlexNet可以说是具有历史意义的一个网络结构，在此之前，深度学习已经沉寂了很长时间，自2012.

本来想整理下，但是发现自己怎么写都写不好，还不如以后想查的时候看别人的五层结构：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42451919/article/details/81381294前向传播：https://www.cnblogs.com/pinard/p/6489633.html反向传播：https://www.cnblogs.com/pinard/p/6494...

参考文章 https://www.cnblogs.com/hd-zg/p/8724694.html论文地址 Gradient-based learning applied to document recognition卷积神经网络主要由两部分组成，一部分是特征提取（卷积、激活函数、池化），另一部分是分类识别（全连接层）C3层的第0个特征图和S2层的第0、1、2个feature map相连接，计算过程为：用三个卷积模板分别于S2层的三个features map卷积，将卷积结果求和...

ImageNet Classification With Deep Convolutional Neural Networks阅读笔记ImageNet Classification With Deep Convolutional Neural NetworksSummaryProblem StatementResearch ObjectiveMethods预处理架构架构的特点整体架构减少过拟合其他细节Evaluationerror ratesQualitative evaluationsConclusion

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初步看完机器学习之后，开始看目标检测论文之前我按照下列顺序进行了知识补充按照下列顺序做了知识补充：感知机原理小结深度神经网络（DNN）模型与前向传播算法深度神经网络（DNN）反向传播算法(BP)深度神经网络（DNN）损失函数和激活函数的选择深度神经网络（DNN）的正则化卷积神经网络(CNN)模型结构卷积神经网络(CNN)前向传播算法卷积神经网络超详细介绍...

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