AlexNet 《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》学习笔记
AlexNet的主要结构 总共包含8层学习层：5层卷积层和三层全连接层 下面介绍了几个重要的网络结构： 1.ReLU Nonlinearity 相比较于f(x) = tanh(x) 或者 f(x) = (1 + e^-x)^-1这样的饱和非线性（这两个函数在 -1,1 和 0,1附近接近饱和），对于随机梯度下降的方法，f(x) = max(0; x) 也就是ReLU要比两者快很多，下图是一个对比图
相关文章
- 1. alexnet笔记（ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks）
- 2. ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
- 3. AlexNet——ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
- 4. AlexNet《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》
- 5. ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks （AlexNet）翻译
- 6. ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks（Alexnet）
- 7. 【AlexNet】ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
- 8. AlexNet--ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
- 9. AlexNet : ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
- 10. AlexNet论文(ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks)学习笔记
- 更多相关文章...
- • 您已经学习了 XML Schema，下一步学习什么呢？ - XML Schema 教程
- • 我们已经学习了 SQL，下一步学习什么呢？ - SQL 教程
- • Tomcat学习笔记（史上最全tomcat学习笔记）
- • 适用于PHP初学者的学习线路和建议
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. alexnet笔记（ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks）
- 2. ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
- 3. AlexNet——ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
- 4. AlexNet《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》
- 5. ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks （AlexNet）翻译
- 6. ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks（Alexnet）
- 7. 【AlexNet】ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
- 8. AlexNet--ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
- 9. AlexNet : ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
- 10. AlexNet论文(ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks)学习笔记