%pylab inline
import networkx as nx
%pylab inline
import networkx as nxPopulating the interactive namespace from numpy and matplotlib# 创建一个空图
G = nx.Graph()
# 创建一个空图
G = nx.Graph()节点G.add_node(1) #
在卷积层、全连接层后加relu激活函数，在池化层后不加激活函数以下的程序模型，把原始论文中的kernel_num即卷积核个数参数减半，实际效果没太影响。构造模型import torch.nn as nn
import torch
class AlexNet(nn.Module):#定义AlexNet这个类，它继承自nn.Module这个父类
def __init__(self, num
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2023-12-20 21:43:34
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此代码是关于pytorch版本的AlexNet网络代码的详解，注释内容清晰，几乎每行都有解释，帮助很好的读懂相关代码。1. model.pyimport torch.nn as nn
import torch
class AlexNet(nn.Module): # 创建类AlexNet，继承于父类nn.module
def __init__(self, num_classes=1000,
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2023-11-30 15:12:02
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2017-09-03 20:59:00
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1LeNet-5
1.1局限性
早在1989年，Yann LeCun (现纽约大学教授)和他的同事们就发表了卷积神经网络（Convolution NeuralNetworks， 简称CNN）的工作。在很长时间里，CNN虽然在小规模的问题上，如手写数字，取得过当时世界最好结果，但一直没有取得巨大成功。这主要原因是，CNN在大规模图像上效果不好，比如像素很多的自然图片内容理解，所以没有得到计算机
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2021-06-29 15:41:03
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AlexNet 网络AlexNet由输入层，5个卷积层，3个全连接层组成(其中最后一个全连接层也是softmax输出层）。网络是分布在2个GPU上的，部分层只跟同一个GPU中的上一层连接。其网络结构如下：一.卷积层1： 第一层输入数据为原始的227* 227* 3的图像（输入图像的尺寸是224* 224，在进行第一次卷积的时候会padding 3个像素变成227* 227），这个图像被11* 11
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2024-01-08 14:34:42
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跟着大佬学图像分类系列，→ 传送门 ←本博客图像分类系列文章传送门：
AlexNet（当前）
VGG
GoogleNet
ResNet
前言图像分类是学习目标检测的“量变”内容，那么，废话不多说，开搞！ 一、AlexNet 是什么？ AlexNet 是2012年 ISL
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2024-01-15 11:25:39
238阅读
原论文连接：ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Network代码：01研究背景02研究成果和意义03论文结构04结构05网络结构特点06训练技巧07实验结果与分析08论文总结参考参考视频：https://www.bilibili.com/medialist/play/ml1095409571/BV1Q44...
原创
2021-09-02 15:11:21
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文章目录深度卷积神经网络（AlexNet）AlexNet模型说明激活函数选定模型定义读取数据集训练AlexNet小结 深度卷积神经网络（AlexNet）2012年，AlexNet横空出世。它首次证明了学习到的特征可以超越出手工设计的特征。它一举打破了计算机视觉研究的现状。 AlexNet使用了8层卷积神经网络，并以很大的优势赢得了2012年ImageNet图像识别挑战赛。AlexNetAlexN
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2024-02-04 00:51:48
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train.py import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import os from tensorboardX import SummaryWriter import torchvision.datase ...
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2021-09-23 18:48:00
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2评论
此文之目的，不在其他，而在加深个人对AlexNet之印象。AlexNet来自论文《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》。论文作者有Alex Krizhevsky，Ilya Sutskever，Geoffrey E. Hinton。有兴趣可查阅原文。AlexNet网络结构AlexNet...
原创
2021-07-12 11:46:47
750阅读
flownet2网络是什么flownet2网络是一个对光流进行深度学习的网络，flownet2实际上是在flownet的基础上对网络的结构和训练方法进行了优化。 flownet提出两种新的网络结构分别为flownetC和flownetS，其中flownetC以一对图片作为输入，先通过卷积提取一部分特征之后，然后通过correlation算子 比较两张图片中的特征。 flownet论文中分别对这两种
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2024-09-03 13:20:51
69阅读
本节主要介绍VoxelNet的训练主体部分，其余部分请参考这里 其实目前大多数3D目标检测算法的网络结构和数据处理，特别是基于KITTI的三维目标检测，都可以参考这些处理方式，具有一定的通用性。1 代码结构加载预训练模型，没有的话使用方式初始网络参数各种超参数定义引入构建TensorBoard，方便模型训练过程的可视化搭建VoxelNet设定好cuda和优化器开始训练pre_model = arg
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2024-04-02 08:20:59
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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
原创
2023-06-14 19:37:24
262阅读
目录前言课题背景和意义实现技术思路一、数据集及数据预处理二、卷积神经网络（CNN）网络技术三、分类模型结构与方法 三、基于改进的 Inception-ResNet 的分类网络实现效果图样例最后前言 ?大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,
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2024-03-25 05:26:12
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引言文通过代码实现了AlexNet算法，使用的是pytorch框架，版本为1.7.1。另外本专栏的所有算法都有对应的Libtorch版本（Libtorch版本的AlexNet地址），算法原理本文不做过多阐述。本文针对小白对代码以及相关函数进行讲解，建议配合代码进行阅读，代码中我进行了详细的注释，因此读者可以更加容易理解代码的含义，本文只展示了部分代码，全部代码可以通过GitHub下载。本文使用的数
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2023-12-31 22:39:10
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为了降低ImageNet LSVRC-2010的分类错误，提出一种AlexNet网络(Krizhevsky, Sutskever, & Hinton, 2012)，该网络共有8层，包含5个卷积层和3个全连接层。针对网络训练耗时大，实现了一种基于GPU的卷积计算，此外，使用dropout技术有效避免全连接层的过拟合。最后，在ILSVRC-2012竞赛中，取得了15.3%的top-5错误率
原创
2022-04-29 09:59:36
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AlexNet原文地址：https://proceedings.neurips.cc/paper/2012/file/c399862d3b9d。训练时使用
原创
2022-12-06 10:26:31
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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
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2024-01-14 08:46:17
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AlexNet
原创
2021-08-02 13:47:50
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