【论文精读】AlexNet

最新推荐文章于 2025-12-16 16:32:45 发布
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#深度学习 #计算机视觉 #人工智能

该视频博客主要围绕李沐的AI课程，详细解读了AlexNet论文的两个部分：第一遍和第二遍。内容涵盖蓝色版的第一遍论文基础讲解和绿色版的深入剖析，帮助观众理解深度学习中的关键概念和技术细节。
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跟李沐学AI的b站视频视频—论文精读笔记第三期
包含alexnet论文精读第一遍和论文精读第二遍
蓝色为第一遍，绿色为第二遍
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AlexNet这篇论文介绍了一种深度卷积神经网络（CNN）的设计和实现，该网络在ImageNet LSVRC-2010比赛中的图像分类任务上取得了显著的成果。这个网络包含6000万个参数和650,000个神经元，由五层卷积，一些最大池化层，和三个全连接层组成。这个网络也是第一个在ImageNet数据集上训练的大规模CNN。这个网络的设计和实现，以及其在ImageNet比赛中的成功，标志着深度学习在计算机视觉领域的重要突破。
【论文阅读】AlexNet——深度学习奠基作之一
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04-23 3337
作者训练了一个深度卷积神经网络用来对ImageNet LSVRC-2010比赛中的120万张的图片进行分类，类别数为1000个。该网络在测试数据上获得了top-1和top-5的错误率分别为37.5%和17.0%。
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大模型通过正则来避免过拟合 后来发现正则不那么重要 神经网络模型更重要 当时主流不是cnn，是别的。但是那时候cnn训练不动。 虽然效果不好，但是创新好 简单有效的才是持久的 relu现在看来没那么快，在现在看来，其他的技术发展。但它简单啊 alexnet那篇文章就像一个技术报告 gpu0和gpu1一起做 人能看懂的像素，经过特征提取之后，变成了长为4096的向量.可以把中间的语义信息都能表示起来，前面是人能看懂的，后面4096变成机器可以看懂的 alex是一个比较复杂的技术细节，现在看来没有必要。3个gp
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李沐深度学习论文精读（一）AlexNet + ResNet
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【AlexNet论文精读以及代码复现以及训练结果（猫狗识别）】
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07-26 1893
AlexNet论文精读和代码复现以及训练结果
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03-31 1160
我们训练了一个大型深度卷积神经网络，将 ImageNet LSVRC-2010 竞赛中的 120 万张高分辨率图像分类为 1000 个不同的类别。在测试数据上，我们实现了 37.5% 和 17.0% 的 top-1 和 top-5 错误率，这比之前的最先进水平要好得多。该神经网络拥有 6000 万个参数和 650,000 个神经元，由五个卷积层（其中一些后面是最大池层）和三个全连接层（最后一个 1000 路 softmax）组成。为了使训练速度更快，我们使用非饱和神经元和非常高效的 GPU 实现卷积运算。
【CV论文精读】【AlexNet】ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
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02-25 1540
我们训练了一个大型深度卷积神经网络，将ImageNet LSVRC-2010竞赛中的120万张高分辨率图像分为1000个不同的类别。在测试数据上，我们分别实现了37.5%和17.0%的top-1和top-5错误率，这比以前的技术水平好得多。该神经网络拥有6000万个参数和65万个神经元，由五个卷积层组成，其中一些层后面是最大池化层，三个完全连接的层最终具有1000路softmax。为了让训练更快，我们使用了非饱和神经元和非常高效的GPU实现卷积运算。
超详细的AlexNet解读
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04-11 1060
本文参考，文献下载（谢谢作者） ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, Geoffrey E. Hinton 摘要 正文翻译 笔记 我们训练了一个大型的深度卷积神经网络，来将在ImageNet LSVRC-2010...
深度学习福利入门到精通第二讲——AlexNet模型
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Hinton课题组在2012年的ILSVRC比赛中使用AlexNet搭建卷积神经网络模型，并一举夺得冠军，在识别准确率上比第二名支持向量机（SVM）有一定优势。 其架构如图所示 因为前面的卷积和最大池化和之前一讲的类似就不再重复，主要讲最后几层 1）FC6为第一个全连接层输入维度6*6*256，首先进行扁平化处理变成1*9216，因为要求输出1*4096，所以乘以9216*4096的矩阵...
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【文献阅读】DP-Site：一种基于双重深度学习的蛋白质-肽相互作用位点预测方法
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研究团队开发了一款名为DP-Site的AI工具，仅需分析蛋白质的氨基酸序列（“设计图”），就能精准锁定小分子药物的潜在“靶点”。DP-Site的核心创新在于其 “双专家会诊”模式。一位是“图像专家”，擅长分析序列的局部结构特征；另一位是“语义专家”，擅长理解序列的全局上下文信息。两者协同工作，使其预测综合性能（F1分数）达到0.661，超越此前所有方法。
【CNN与卷积神经网络（吴恩达）】卷积神经网络学习笔记
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池化层类似卷积运算，在这里举一个最大池化的例子，即在一个4x4的图像中采用一个2x2的核，这个《核》只是对对应区域进行取最大值计算，以步长为2进行移动计算，在每次计算中取区域中的最大值，这样就可以提取出图像中的最显著的特征。以下是对于三维卷积中一些尺寸数据的描述，和二维卷积相似，只不过在n x n后面新加了一个尺寸数据nc，这个nc即表示图像的通道数，剩余对于输出图像的尺寸的计算公式和二维卷积下的一模一样。这种卷积下的卷积核和二维卷积是一样的，只不过由于有三个图像矩阵，所以应该对应有三层卷积核，即。
基于深度学习的肾结石检测系统演示与介绍(YOLOv12/v11/v8/v5模型+Pyqt5界面+训练代码+数据集)
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本文介绍了基于YOLO目标检测算法开发的肾结石检测系统。该系统支持图片、视频、文件夹批量及摄像头实时检测，包含用户登录、多模型切换等功能。技术栈采用Python3.10、PyQt5和SQLite，对比了YOLOv5/v8/v11/v12四种模型性能，其中YOLO12n精度最高(mAP40.6%)，YOLO11n速度最快(56.1ms)。系统在17000张肾脏影像数据集上训练，mAP@0.5达90%，F1值0.86，能有效识别肾结石位置并显示置信度。
深度学习中 z-score 标准化理解
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摘要： z-score标准化是深度学习中关键的数据预处理方法，通过将数据转换为均值为0、标准差为1的分布，有效提升模型训练效率并消除特征量纲差异。其核心公式为z=(x-μ)/σ，适用于加速收敛、平衡多特征权重及异常值检测等场景。与Min-Max归一化相比，z-score对异常值更鲁棒，是神经网络训练的首选方法。需注意避免数据泄露问题（测试集必须使用训练集的μ和σ），并处理标准差为0的特殊情况。批量归一化(BatchNorm)是z-score的动态扩展版本。
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- [知乎专栏《CNN经典论文精读》](https://zhuanlan.zhihu.com/p/...) ### 二、PPT制作核心要点 ```markdown # AlexNet: ImageNet Classification with Deep CNNs (2012) ## 核心创新 1. ReLU激活函数 ▸ 解决梯度...
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