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Superstar02的博客.09-18.671.深度学习之经典神经网络框架（一）：AlexNet论文：ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks深层卷积神经网络，获得12年ImageNetLSVRC的冠军，本文设计的模型特点有：加入ReLU及两个高效的GPU使训练更快；使用Dropout、Dataaugmentation...
最近更新论文里引用的若干arxiv上预发表、最后被ICLR接收的若干文章的bibtex信息，发现这些文章都出现了同一个问题，即最终发表后，arxiv链接的自动bibtex就失效了，无法，后来神奇地发现可以在上面的链接里面按照年份检索当年ICLR的所有...
我们已与文献出版商建立了直接购买合作。你可以通过身份认证进行实名认证，认证成功后本次下载的费用将由您所在的图书馆支付您可以直接购买此文献，1~5分钟即可下载全文，部分资源由于网络原因可能需要更长时间，请您耐心等待哦~
Weintroduceanextremelycomputation-efficientCNNarchitecturenamedShuffleNet,whichisdesignedspeciallyformobiledeviceswithverylimitedcomputingpower(e.g.,10-150MFLOPs).Thenewarchitectureutilizestwonewoperations,pointwisegroupconvolutionandchannelshuffle,togreatlyreducecomputationcostwhilemaintainingaccuracy.
GeoffreyHinton论文被引数，2006年之后有所增加，2012年之后开始井喷。在机器学习领域还有一个泰斗级的人物JürgenSchmidhuber，他的一篇文章Longshort-termmemory目前的引用量是48732次，是深度学习-循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork,RNN)中的重要成果。...
文末会附上论文和代码链接。如果想要更好地掌握基础技术和知识，可以尝试先不看参考代码，从零开始用PyTorch实现论文中的某些算法。2012年：用AlexNet和Dropout解决ImageNet图像分类AlexNet通常被认为是近年来引领深度学习和人工智能研究
AlexNet被认为是计算机视觉领域最有影响力的论文之一，它刺激了更多使用卷积神经网络和GPU来加速深度学习的论文的出现。.截至2020年，AlexNet论文已被引用超过54,000次。.AlexNet参加了2012年9月30日举行的ImageNet大规模视觉识别挑战赛，达到最低的15.3%的Top-5错误率...
AlexNet引用了DanNet，但也使用了ReLUs(1973)和随机增量规则/dropout(1990)，但没有标明引用。DanNet和AlexNet实际上遵循了我们更早时候在监督深度神经网络上的成果（2010），其他高引用CNN的论文进一步扩展了我在2011年的工作成果DanNet。
在ImageNet上，通常报告两个错误率：top-1和top-5，其中top-5错误率是测试图像中正确的标签不在模型认为最可能的五个标签中的比例。.ImageNet由可变分辨率的图像组成，而我们的系统需要恒定的输入大小。.因此，我们将图像下采样为256×256的固定分辨率。.给定...
2.Alexnet的网络结构以及，参数数量的计算.3.为了避免过拟合使用的技巧：DataAugmentation(数据增强)，正则化Relu以及dropout，局部响应归一化LRN。.4.对比了多个小的卷积核和大的卷积核的区别(前面BAT面试题)。.1.Alexnet取得成功的原因，主要三条：.大量数据...
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文末会附上论文和代码链接。如果想要更好地掌握基础技术和知识，可以尝试先不看参考代码，从零开始用PyTorch实现论文中的某些算法。2012年：用AlexNet和Dropout解决ImageNet图像分类AlexNet通常被认为是近年来引领深度学习和人工智能研究
AlexNet被认为是计算机视觉领域最有影响力的论文之一，它刺激了更多使用卷积神经网络和GPU来加速深度学习的论文的出现。.截至2020年，AlexNet论文已被引用超过54,000次。.AlexNet参加了2012年9月30日举行的ImageNet大规模视觉识别挑战赛，达到最低的15.3%的Top-5错误率...
AlexNet引用了DanNet，但也使用了ReLUs(1973)和随机增量规则/dropout(1990)，但没有标明引用。DanNet和AlexNet实际上遵循了我们更早时候在监督深度神经网络上的成果（2010），其他高引用CNN的论文进一步扩展了我在2011年的工作成果DanNet。
在ImageNet上，通常报告两个错误率：top-1和top-5，其中top-5错误率是测试图像中正确的标签不在模型认为最可能的五个标签中的比例。.ImageNet由可变分辨率的图像组成，而我们的系统需要恒定的输入大小。.因此，我们将图像下采样为256×256的固定分辨率。.给定...
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