TensorFlow 实战之实现卷积神经网络
。 一、相关性概念 1、卷积神经网络（ConvolutionNeural Network，CNN） ...
原文：TensorFlow实战之实现AlexNet经典卷积神经网络
本文已同步本人另外一个博客 http: blog.csdn.net qq article details 本文根据最近学习TensorFlow书籍网络文章的情况,特将一些学习心得做了总结,详情如下.如有不当之处,请各位大拿多多指点,在此谢过。 一 AlexNet模型及其基本原理阐述 关于AlexNet 年，AlexKrizhevsky提出了深度卷积神经网络模型AlexNet，可以看作LeNet的 ...
2018-02-26 22:11 2 5820 推荐指数：
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经典卷积神经网络算法(2)：AlexNet
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【TensorFlow实战】TensorFlow实现经典卷积神经网络之VGGNet
VGGNet VGGNet是牛津大学计算机视觉组与Google DeepMind公司的研究员一起研发的深度卷积神经网络。VGGNet探索了卷积神经网络的深度与其性能之间的关系，通过反复堆叠3*3的小型卷积核核2*2的最大池化层，VGGNet成功地构建了16~19层的卷积神经网络。VGGNet ...
【TensorFlow实战】TensorFlow实现经典卷积神经网络之ResNet
ResNet ResNet(Residual Neural Network)通过使用Residual Unit成功训练152层深的神经网络，在ILSVRC 2015比赛中获得冠军，取得3.57%的top-5错误率，同时参数量却比VGGNet低，效果突出。ResNet的结构可以极快地加速超深 ...
卷积神经网络之AlexNet
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，卷积神经网络乃至深度学习重新引起了广泛的关注。 AlexNet特点 AlexNet是在LeNet ...
学习笔记TF052:卷积网络，神经网络发展，AlexNet的TensorFlow实现
卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)，权值共享(weight sharing)网络结构降低模型复杂度，减少权值数量，是语音分析、图像识别热点。无须人工特征提取、数据重建，直接把图片作输入，自动提取特征，对平移、比例缩放、倾斜等图片变形具有高度不变形。卷积 ...
经典卷积神经网络（LeNet、AlexNet、VGG、GoogleNet、ResNet）的实现（MXNet版本）
，所以对经典的神经网络进行实现~加深学习印象，并且为以后的使用打下基础。其中参考的为Gluon社区提供的学习 ...
第十六节，卷积神经网络之AlexNet网络实现(六)
上一节内容已经详细介绍了AlexNet的网络结构。这节主要通过Tensorflow来实现AlexNet。 这里做测试我们使用的是CIFAR-10数据集介绍数据集，关于该数据集的具体信息可以通过以下链接查看: https://blog.csdn.net/davincil/article ...