alexnet

在这里插入图片描述

深度卷积神经网络AlexNet

为了加快训练速度,AlexNet 使用了 Relu 非线性激活函数以及一种高效的基于 GPU 的卷积运算方法。为了减少全连接层的过拟合,AlexNet 采用了最新的 “Dropout”防止过拟合方法,该方法被证明非常有效。这样,在层数很多的的网络结构中,进行反向传播时,由于很多个很小的sigmoid导数累成,导致其结果趋于0,更新结果很慢3.ReLU针对sigmoid梯度饱和导致训练收敛慢的问题,... »

pytorch实现task5——卷积神经网络基础;leNet;卷积神经网络进阶

卷积神经网络基础卷积神经网络包括卷积层和池化层。二维卷积层最常见的是二维卷积层,常用于处理图像数据。LeNet交替使用卷积层和最大池化层后接全连接层来进行图像分类。卷积神经网络进阶LeNet: 在大的真实数据集上的表现并不尽如意。神经网络发展的限制:数据、硬件AlexNet首次证明了学习到的特征可以超越设计的特征,从而举打破计算机视觉研究的前状。 »

在这里插入图片描述

笔记:动手学深度学习pytorch(卷积神经网络基础;leNet;卷积神经网络进阶)

– 卷积神经网络基础 – 卷积层 – 1×\boldsymbol\times× 1 卷积层 形状为1×11 \times 11×1的卷积核,我们通常称这样的卷积运算为1×11 \times 11×1卷积,称包含这种卷积核的卷积层为1×11 \times 11×1卷积层。 1×11 \times 11×1卷积核可在不改变高宽的情况下,调整通道数。1×11 \tim... »

深度学习(五)————卷积神经网络基础、leNet、卷积神经网络进阶

深度学习(五)————卷积神经网络基础、leNet、卷积神经网络进阶

LeNet交替使用卷积层和最大池化层后接全连接层来进行图像分类.深度卷积神经网络LeNet: 在大的真实数据集上的表现并不尽如意。神经网络发展的限制:数据、硬件AlexNet首次证明了学习到的特征可以超越设计的特征,从而举打破计算机视觉研究的前状。NiN的以上设计思想影响了后系列卷积神经络的设计。GoogLeNet由Inception基础块组成。 »

在这里插入图片描述

动手学DL|Task5 LeNet+卷积神经网络进阶+循环神经网络进阶

LeNet 笔记 使用全连接层的局限性: 图像在同一列邻近的像素在这个向量中可能相距较远。它们构成的模式可能难以被模型识别。 对于大尺寸的输入图像,使用全连接层容易导致模型过大。 使用卷积层的优势: 卷积层保留输入形状。 卷积层通过滑动窗口将同一卷积核与不同位置的输入重复计算,从而避免参数尺寸过大。 LeNet-5是Yann LeCun等人在多次研究后提出的最终卷积神经网络结构,一般LeNet即指... »

在这里插入图片描述

Task05:卷积神经网络基础;leNet;卷积神经网络进阶知识点总结(非常肤浅后期补足)

卷积神经网络基础二维互相关运算: 输入 * 核 = 输出,其中卷积核是一个过滤器,通常尺寸小于数组。作用未缓解卷积层对位置的过度敏感性。输出个数为120、84、10.卷积神经网络进阶深度卷积神经网络5层卷积,2层全连接隐藏层,1个全连接输出层;Relu激活函数;Dropout控制全连接层模型复杂度。但是没有模块化,不能用小的block构成,结构比较固定化。 »

在这里插入图片描述

AlexNet、VGG11、NiN、GoogLeNet等网络的Pytorch实现

目录AlexNetAlexNet摘要AlexNet代码VGGVGG摘要VGG的优缺点代码NiNNiN摘要GoogLeNetGoogLeNet完整结构 AlexNet AlexNet摘要 由于受到计算机性能的影响,虽然LeNet在图像分类中取得了较好的成绩,但是并没有引起很多的关注。 知道2012年,Alex等人提出的AlexNet网络在ImageNet大赛上以远超第二名的成绩夺冠,卷积神经网络乃至... »

在这里插入图片描述

《动手学深度学习》卷积神经网络基础;leNet;卷积神经网络进阶

卷积神经网络基础;leNet;卷积神经网络进阶卷积神经网络基础二位互相关运算二维卷积层互相关运算与卷积运算特征图与感受野填充和步幅填充:在输入的高宽两侧填充元素,通常填充0。步幅:卷积核在输入数组上每次滑动的行数列数。多输入通道和多输出通道1×11×11×1卷积层池化LeNetLeNet模型卷积神经网络进阶AlexNet使用重复元素的网络(VGG)网络中的网络(NIN)GoogleNet 卷积神经... »

卷积神经网络进阶

深度卷积神经网络LeNet: 在大的真实数据集上的表现并不尽如意。神经网络计算复杂。机器学习的特征提取:手工定义的特征提取函数神经网络的特征提取:通过学习得到数据的多级表征,并逐级表越来越抽象的概念或模式。神经网络发展的限制:数据、硬件AlexNet首次证明了学习到的特征可以超越设计的特征,从而举打破计算机视觉研究的前状。 »

5.6 深度卷积神经网络(AlexNet)

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。 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。 当年研究者还没有大量深入研究参数初始化和非凸... »

在这里插入图片描述

动手学深度学习 Task05 卷积神经网络基础;leNet;卷积神经网络进阶

【一】卷积神经网络基础 二维卷积层 二维卷积层将输入和卷积核做互相关运算,并加上一个标量偏置来得到输出。卷积层的模型参数包括卷积核和标量偏置。 class Conv2D(nn.Module): def __init__(self, kernel_size): super(Conv2D, self).__init__() self.weight = nn.Parameter(torch.randn(... »

AlexNet网络结构详解与模型的搭建

AlexNet网络结构详解与模型的搭建

首先贴出三个链接:1.AlexNet网络结构详解视频2. 使用pytorch搭建AlexNet并针对花分类数据集进行训练3. 使用tensorflow搭建AlexNet并针对花分类数据集进行训练AlexNet是2012年ILSVRC 2012竞赛的冠军网络,分类准确率由传统方法的 70%+提升到 80%+。它是由Hinton和他的学生Alex Krizhevsky设计的。下图是从AlexNet原论... »

在这里插入图片描述

卷积神经网络基础、LeNet、卷积神经网络进阶

络中的络LeNet、AlexNet和VGG:先以由卷积层构成的模块充分抽取 空间特征,再以由全连接层构成的模块来输出分类结果。 »

Dilated Convolution和普通感受野计算的python实现

感受野的计算公式如下:  r1=1,strides=1 rn = rn-1 + (fn – 1)*strides  rn表示第n层的感受野 fn表示第n层卷积核大小 striden表示前n-1层stride乘积 striden = strides= stride1*stride2*…*striden-1 这里对Dilated/Atrous Convolution的感受野计算... »

在这里插入图片描述

小结5:卷积神经网络基础、LeNet、卷积神经网络进阶

文章目录卷积神经网络基础二维卷积层padding以及stride对特征图影响stridekernel参数LeNetLeNet结构图卷积神经网络进阶AlexNetVGGNiNGoogleNet卷积神经网络基础本节我们介绍卷积神经网络的基础概念,主要是卷积层和池化层,并解释填充、步幅、输入通道和输出通道的含义。LeNet交替使用卷积层和最大池化层后接全连接层来进行图像分类。卷积神经网络进阶AlexNe... »

深度学习之LENET网络、AlexNet网络、VGG网络、NiN网络中的网络、GoogLeNet网络

深度学习之LENET网络、AlexNet网络、VGG网络、NiN网络中的网络、GoogLeNet网络

1、LeNet 模型 LeNet分为卷积层块和全连接层块两个部分。下面我们分别介绍这两个模块。 (1)卷积层块里的基本单位是卷积层后接平均池化层:卷积层用来识别图像里的空间模式,如线条和物体局部,之后的平均池化层则用来降低卷积层对位置的敏感性。 (2)卷积层块由两个这样的基本单位重复堆叠构成。在卷积层块中,每个卷积层都使用5×55×5 的窗口,并在输出上使用sigmoid激活函数。第一个卷积层输出... »

Image Name

动手学深度学习之卷积神经网络进阶(ModernCNN)

参考伯禹学习平台《动手学深度学习》课程内容内容撰写的学习笔记 原文链接:https://www.boyuai.com/elites/course/cZu18YmweLv10OeV/lesson/T5r2YnM8A4vZpxPUbCQSyW 感谢伯禹平台,Datawhale,和鲸,AWS给我们提供的免费学习机会!! 总的学习感受:伯禹的课程做的很好,课程非常系统,每个较高级别的课程都会有需要掌握的前... »

CNN、LeNet

CNN、LeNet

LeNet模型分为卷积层块和全连接层两个部分。LeNet交替使用卷积层和最大池化层后接全连接层来进行图像分类。六、GoogLeNet由Inception基础块组成。 »

在这里插入图片描述

卷积神经网络进阶(AlexNet、VGG、NiN、GoogleNet)

深度卷积神经网络AlexNet 重要的计算例题:通道数为3,宽高均为224的输入,经过一层输出通道数为96,卷积核大小为11,步长为4,无padding的卷积层后,得到的feature map的宽高为: (原始宽高 – kernel_size)/步长下取整 + 1 即 (224-11)/4下取整 +1 = 54 在特征提取方面,主要存在两种主流认知: 机器学习的特征提取:手工定义的特征... »

在这里插入图片描述

CNN、LeNet、CNN进阶

CNN 互相关运算 二维互相关(cross-correlation)运算的输入是一个二维输入数组和一个二维核(kernel)数组,输出也是一个二维数组,其中核数组通常称为卷积核或过滤器(filter) import torch import torch.nn as nn def corr2d(X, K): H, W = X.shape h, w = K.shape Y = torch.zeros(... »

在这里插入图片描述

《动手学深度学习》Task04 :卷积神经网络基础;leNet;卷积神经网络进阶

Task04 :卷积神经网络基础;leNet;卷积神经网络进阶 1.卷积神经网络基础 下面是一些卷积神经网络的基本概念: 二维互相关运算 二维互相关(cross-correlation)运算的输入是一个二维输入数组和一个二维核(kernel)数组,输出也是一个二维数组,其中核数组通常称为卷积核或过滤器(filter)。卷积核的尺寸通常小于输入数组,卷积核在输入数组上滑动,在每个位置上,卷积核与该位... »

Image Name

动手学深度学习(PyTorch实现)(八)–AlexNet模型

AlexNet模型1. AlexNet模型介绍1.1 AlexNet的特点1.2 AlexNet的结构1.3 AlexNet参数数量2. AlexNet的PyTorch实现2.1 导入相应的包2.2 构建AlexNet网络2.3 加载数据集2.4 训练网络 1. AlexNet模型介绍 由于受到计算机性能的影响,虽然LeNet在图像分类中取得了较好的成绩,但是并没有引起很多的关注。 直到2012年... »

在这里插入图片描述

动手学 task5 卷积神经网络基础;leNet;卷积神经网络进阶

卷积神经网络基础 二维卷积层 填充和步幅 我们介绍卷积层的两个超参数,即填充和步幅,它们可以对给定形状的输入和卷积核改变输出形状。 填充 公式: 总的计算公式: 总结: 最后一个公式相比前一个公式没有加1的操作,乍一看公式不同(即什么时候加1什么时候不加1)其时,对第二个公式分解一下,即可归纳出什么时候都需要加1的操作。这样便于记忆) 多输入通道和多输出通道¶ 代码: print(X.shape)... »

在这里插入图片描述

《动手pytorch》Task:卷积神经网络基础、LeNet、更多卷积网络

3.3 NiN: 若干个NiN_block–全局平均池化LeNet、AlexNet和VGG:先以由卷积层构成的模块充分抽取 空间特征,再以由全连接层构成的模块来输出分类结果。 »

在这里插入图片描述

Deep_Learning_Task05: 卷积神经网络(CNN)/LeNet

卷积神经网络基础 二维互相关运算* 二维互相关(cross-correlation)运算的输入是一个二维输入数组和以和二维核数组,输出也是一个二维数组,其中核数组通常成为卷积和或滤波器(filter),卷积核的尺寸通常小于输入数组,卷积核在输入数组上滑动,在每个位置上,卷积核与该位置处的输入子数组按元素相乘并求和,得到输出数组中相应位置的元素 import torch import torch.n... »

Page 1 of 212