经典卷积神经网络：AlexNet（深度学习爆发的标志）

最新推荐文章于 2024-08-11 08:00:00 发布
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分类专栏： 经典卷积网络
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_42412214/article/details/88376283
本文介绍了LRN局部响应归一化的概念，这是一种模仿生物神经元竞争机制的方法，旨在增强响应较大神经元的值，提升模型泛化能力。然而，后续研究如2015年的VeryDeepConvolutionalNetworksforLarge-ScaleImageRecognition指出，LRN的实际效用有限，已被Batch Normalization等方法取代。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

参考网址：

https://blog.youkuaiyun.com/qq_24695385/article/details/80368618

 

LRN 局部响应归一化：

参考：https://blog.youkuaiyun.com/shangyf_418/article/details/81145053

现在已经不再使用LRN，改用batch normal

仿照生物神经元的“侧抑制”机制，创造临近神经元的竞争机制，使得响应较大的神经元的值相对更大，提高模型的泛化能力。

后期争议：在2015年 Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition.提到LRN基本没什么用。

 

【三.深度学习视觉基础】【1.神经网络革命：从感知机到Deep Learning】
商务合作|问题讨论|交流学习 请联系作者微信，加微信请务必注明来意，博客主页有联系方式
03-15 105
想象一下，如果有一台机器能像人类一样"看"懂图片、"听"懂语音，甚至能预测蛋白质结构——这不是科幻小说，而是深度学习带来的真实革命。从1950年代只能识别简单形状的感知机，到今天能创作艺术作品的扩散模型，神经网络走过了怎样的进化之路？这场革命如何重塑了计算机视觉乃至整个人工智能领域？让我们穿越时光隧道，揭开这段波澜壮阔的技术史诗。
再见，Hadoop时代，深度学习迎来寒武纪大爆发
优快云 人工智能
03-28 1300
原文链接：Key Takeaways from Strata + Hadoop World 2017 San Jose, Day 1 作者： Anmol Rajpurohit 翻译：新智元 欢迎人工智能领域技术投稿、约稿、给文章纠错，请发送邮件至heyc@youkuaiyun.com 作为每年定期在全球多个城市举办，聚集来自全球领先大数据企业及用户的顶级技术峰会，Strata + Hado...
【图像分类】AlexNet--深度学习时代来临
u010325168的博客
09-01 705
1.AlexNet介绍： 近几年深度学习的爆发实际上是从AlexNet开始的。说到AlexNet不得不提一下image net数据集，从2005年以来机器学习蓬勃发展，人脸识别，图像分类等任务得到了广泛的关注。image net数据集的诞生，为图像分类识别等任务提供了一个统一的评估平台，为此类算法的迭代提供了依据。AlexNet的出现大幅度刷新了image net图像分类得分，从此深度学习在图像...
深度学习爆发点AlexNet来源论文《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》读后总结
yzqlyzql的博客
02-23 1218
深度学习爆发点AlexNet来源论文《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》读后总结前言文章主要内容与贡献大量的样本卷积和池化反向传播ReLU激活函数dropout数据增强GPU加速的实现AlexNet网络结构解析 前言 这是一些对于论文《ImageNet Classification with Deep C...
深度学习 再次爆发_如何教自己再次学习
cumian8165的博客
08-08 734
深度学习 再次爆发This is a story of how I struggled to learn when I came back to school to study again for my master's (check my blog about master's) after 5-years of working in corporate. Through others, I l...
一文带你看遍深度学习发展的成就历程(一)
CDA数据分析师
06-25 331
在这篇文章中，作者将描述17年在机器学习领域中发生了什么有趣的重大发展,主要是深度学习领域。在17年中发生了很多事情，在作者停下来进行回顾的时候，他发现了这些发展的成就是非常壮观的，下面让我们来在作者的带领下认识一下17年在深度学习中发展的领域的状况，这篇文章很可能会影响我们在数据科学领域未来的发展。 1.文字 1.1 谷歌神经机器翻译 2016年左右，谷歌宣布推出谷...
卷积神经网络 - 卷积神经网络与深度学习的历史篇
最新发布
绎岚科技的博客
08-11 1524
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）与深度学习作为人工智能领域的两大重要分支，其发展历程充满了探索与突破。深度学习，作为一系列算法的统称，旨在模拟人类大脑中的学习和思维过程，其核心在于通过神经网络的多层结构自动构建并提取数据特征。而卷积神经网络，作为深度学习的代表算法之一，特别擅长于处理图像和视频等具有网格化特征的数据，其发展历程更是与计算机视觉领域的进步紧密相连。
卷积神经网络和神经网络,卷积神经网络发展历程
神经网络爱好者
08-22 2329
卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现文案狗。[1] 它包括卷积层(alternatingconvolutionallayer)和池层(poolinglayer)。卷积神经网络是近年发展起来，并引起广泛重视的一种高效识别方法。
卷积神经网络解析
08-21
而卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）作为深度学习的重要分支之一，在计算机视觉任务上取得了显著的成功。 ##### 什么是深度学习？ 深度学习是一种基于多层神经网络的机器学习方法，通过模拟人脑...
深度学习新篇章：卷积神经网络在图像识别中的全面综述
2012年，AlexNet在ImageNet图像识别挑战赛上的突破性表现，标志着深度学习时代的开启，CNN在此过程中起到了关键作用。 3. CNN的结构与原理：CNN的核心特点是卷积层、池化层和全连接层。卷积层通过可学习的滤波器对...
深度学习之卷积神经网络
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11-26 7027
一：卷积神经网络结构 左图：全连接神经网络（平面），组成：输入层、激活函数、全连接层 右图：卷积神经网络（立体），组成：输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层 在卷积神经网络中有一个重要的概念：深度 卷积：在原始的输入上进行特征的提取。特征提取简言之就是，在原始输入上一个小区域一个小区域进行特征的提取，稍后细致讲解卷积的计算过程。 二：卷积神经网络组成 卷积神经网络组成: [INPU...
计算机视觉知识点-基础网络-AlexNet
蓝色的杯子
08-30 233
AlexNet发布于2012年，这篇文章让研究界接受了深度网络在数据特征提却中的可行性。网络有5个卷集层，3个FC层，创新点有：1）增加了卷积网络的深度，由LeNet的2个卷积层变为5个, 2）pool层使用maxpooling, 3)激活函数使用relu，4）使用dropout 5）使用了大量的数据增强预处理方法。 使用mxnet进行一下代码演示。mxnet的安装方法 pip install d2l==0.14.3 pip install -U mxnet-cu101mkl==1.6.0.po..
为什么现在深度学习才流行起来？
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在LeNet提出后的将近20年里，神经网络一度被其他机器学习方法超越，如支持向量机。虽然LeNet可以在早期的小数据集上取得好的成绩，但是在更大的真实数据集上的表现并不尽如人意。一方面，神经网络计算复杂。虽然20世纪90年代也有过一些针对神经网络的加速硬件，但并没有像之后GPU那样大量普及。因此，训练一个多通道、多层和有大量参数的卷积神经网络在当年很难完成。另一方面，当年研究者还没有大量深入研究参...
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06-22 2325
AlexNet卷积神经网络是具有历史意义的网络结构，其在2012年的ImageNet图像分类竞赛中，top-5错误率比上一年的冠军下降了十个百分点，而且远远超过当年的第二名。 1、AlexNet的网络结构 参考文献......
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zyw2002的博客
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06-29 1247
1.介绍 LeNet 是最早推动深度学习领域发展的卷积神经网络之一。这项由 Yann LeCun 完成的开创性工作自 1988 年以来多次成功迭代之后被命名为 LeNet5。AlexNet 是 Alex Krizhevsky 等人在 2012 年发表的《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》论文中...
AlexNet 神经网络
晓野豬
06-07 1520
  2006 年，研究人员成功利用 GPU 加速 CNN，相比 CPU 快了 4 倍。2012 年，由谷歌 Hinton 率领的团队提出新的卷积神经网络 AlexNet，在 ImageNet 2012 的图片分类任务上，以 15.3% 的错误率登顶，而且以高出第二名十几个百分点的差距吊打所有其他参与者。论文为《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》。AlexNet 的出现标志着神经网络的复苏和深度学习的崛起。  Ale
【深度学习】经典的卷积神经网络模型介绍（LeNet、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、ResNet和MobileNet）
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