从此,Deep Learning一发不可收拾,ILSVRC每年都不断被Deep Learning刷榜,如图1所示,随着模型变得越来越深,Top-5的错误率也越来越低,目前降到了3.5%附近,而在同样的ImageNet数据集合上,人眼的辨识错误率大概在5.1%,也就是目前的Deep Learning模型的识别能力已经超过了人眼。而图1中的这些模型,也是Deep Learning视觉...
从此,Deep Learning一发不可收拾,ILSVRC每年都不断被Deep Learning刷榜,如图1所示,随着模型变得越来越深,Top-5的错误率也越来越低,目前降到了3.5%附近,而在同样的ImageNet数据集合上,人眼的辨识错误率大概在5.1%,也就是目前的Deep Learning模型的识别能力已经超过了人眼。而图1中的这些模型,也是Deep Learning视觉...
AlexNet的意义在于它开创了深度学习在计算机视觉领域的新时代。它打破了传统机器学习先观察图像,再人为设计的特征的方法,而是直接从像素点学习。AlexNet通过引入深度卷积神经网络(CNN)及多种创新技术,如ReLU…
第二层的输入数据为第一层输出的27×27×96的像素层,padding =2 。第二层的卷积核大小为5×5,移动步长为1个像素,经卷积核计算后的像素层大小变为 (27+2+2-5)/1+1=27,即卷积后大小为27×27。本层使用了256个5×5×48的卷积核,同样也是被分成两组,每组为128个,分给两个GPU进行卷积运算,结果生成两...
Lamini 的联合创始人 Gregory Diamos 表示，说服他的论文是吴恩达等人的论文《Deep learning with COTS HPC systems》。论文表明 Frankenstein CUDA 集群可以击败 10,000 个 CPU 组成的 MapReduce 集群。论文链接：https://proceedings.mlr.press/v28/coates13.pdf 不过，AlexNet 的巨大成功并非一个孤立的事件，而是...
AlexNet网络源自于《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》这篇论文。作者是是Hinton率领的谷歌团队(Alex Krizhevsky,Ilya Sutskever,Geoffrey E. Hinton),Hinton在上一篇博客我们也曾介绍过,他是深度学习之父,在人工智能寒冬时期,Hinton一直就默默地坚持深度网络的方向,终于在2006年的《...
https://github.com/Jasper0420/Deep-Learning-Practice-AlexNet 更多Ai资讯:公主号AiCharm 1. 数据集介绍 花分类数据集flower_data下载:http://download.tensorflow.org/example_images/flower_photos.tgz(复制打开) flower_photos(解压的数据集文件夹,3670个样本) ...
V. Nair and G. E. Hinton. Rectified linear units improve restricted boltzmann machines. In Proc. 27th International Conference on Machine Learning, 2010.
Haffner. Gradient-based learning applied to document recognition. Proceedings of the IEEE, 86(11):2278–2324, November 1998. [2] A. Krizhevsky, I. Sutskever, and G. E. Hinton. Imagenet classification with deep convolutional neural networks. In Advances in neural information processing systems,...
https://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks.pdf 注:大约6000万参数 1.原文是224x224,但实际227x227效果更好一些; 2.AlexNet实际上跟LeNet有很多相似之处,不过AlexNet要大得多;它性能优于LeNet主要原因有: ...