本篇文章详细介绍了如何使用PyTorch实现经典卷积神经网络AlexNet，并利用Fashion-MNIST数据集进行训练与测试。在训练完成后，通过TensorRT进行推理加速，以提升模型的推理效率。本文全部代码链接：全部代码下载环境配置为了保证代码在GPU环境下顺利运行，我们将安装兼容

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目录0.前言1.学习表征1.1缺少的成分：数据1.2缺少的成分：硬件2.AlexNet(代码实现)2.1模型设计2.2激活函数2.3容量控制和预处理2.4读取数据集2.5 训练AlexNet3. AlexNet复杂度对比LeNet小结0.前言课程全部代码（pytorch版）已上传到附件本章节为原书

卷积神经网络（CNN）的发展历程是深度学习领域的一个重要篇章，以下是对其发展历程的深入讲解：早期探索（1980年代末至1990年代）LeNet（1989年）：CNN的起源可以追溯到1989年，当时YannLeCun等人提出了LeNet，这是第一个成功的卷积神经网络，主要用于手写数字识别。LeNet引入了卷积层、池化层和反向传播

经典的卷积神经网络模型-AlexNetflyfishAlexNet是由AlexKrizhevsky、IlyaSutskever和GeoffreyHinton在2012年提出的一个深度卷积神经网络模型，在ILSVRC-2012（ImageNetLargeScaleVisualRecognitionChallenge2012）竞赛中取得了显著的成果，标志着深度学习在计

AlexNet一些前置知识top-1和top-5错误率top-1错误率指的是在最后的n哥预测结果中，只有预测概率最大对应的类别是正确答案才算预测正确。top-5错误率指的是在最后的n个预测结果中，只要预测概率最大的前五个中含有正确答案就算预测正确。max-pooling层最大池化又叫做subsamplin

图像分类模型AlexNet原理与实现作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍图像分类是计算机视觉领域的一个核心任务,其目标是将输入图像归类到预定义的类别中。随着深度学习技术的发展,基于卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)的图像分类模型取得了突破性的进

1.深度学习介绍公司官网有个很好的深度学习（DeepLearning）介绍文档。他们在视频中对深度学习的解释就是：DeepLearningisamachinelearningtechniquethatlearningfeaturesandtasksdirectlyfromdata.深度学习是机器学习的一种，从数据中直接学习特性和功能。深度学习

摘要：本文在PyTorch框架下搭建了AlexNet，并在CIFAR10上完成了图片分类。同时，更正了一些原论文中的小错误（如：输入图像尺寸）。由于CIFAR10没有验证集，本文将训练集的10%当作验证集。完整代码已上传至GitHub：https://github.com/TiezhuXing01/AlexNet_in_PyTorch1.引入库i

LeNetLeNet-5是一种经典的卷积神经网络结构，于1998年投入实际使用中。该网络最早应用于手写体字符识别应用中。普遍认为，卷积神经网络的出现开始于LeCun等提出的LeNet网络，可以说LeCun等是CNN的缔造者，而LeNet则是LeCun等创造的CNN经典之作网络结构图由下图所示： LeNet网络总共有

1.算法运行效果图预览  2.算法运行软件版本matlab2022a 3.算法理论概述       基于AlexNet深度学习网络的智能垃圾分类系统是一种利用深度学习技术，对垃圾图像进行分类的系统。下面将详细介绍这种系统的原理和数学公式。 3.1、基于AlexNet深度学习网络的

AlexNet相对于LeNet的主要优势包括:1.更深的网络结构AlexNet有8层结构,而LeNet只有5层。网络更加深入有利于学习更抽象的高级特征。2.使用ReLU激活函数AlexNet使用ReLU激活函数,避免梯度消失问题,使得深层网络的训练更加容易。3.引入Dropout操作AlexNet在全连接层使用Dro

AlexNet

树莓派垃圾分类舵机控制代码importtimeimportAdafruit_PCA9685#定义舵机的最小脉冲和最大脉冲servo_min=150#最小脉冲长度（4096个单位）servo_max=670#最大脉冲长度（4096个单位）#初始化PCA9685舵机驱动pwm=Adafruit_PCA9685.PCA9685()pwm.set_pwm_freq(60)

原文概述IntroductionStory:为了提高图像分类的性能，我们需要更大的数据集,更大学习能力(learningcapacity)的模型，并且模型需要有很好的泛化能力.CNN符合要求:其规模可以由层数和每层的宽度决定，并且CNN对自然图片有着强大而准确的假设.(?stanionarityofstatisticsandlo

1.算法理论概述一、引言       人脸识别是计算机视觉领域中的一项重要任务，它可以对人类面部特征进行自动识别和验证。近年来，随着深度学习的兴起，基于深度学习的人脸识别算法也得到了广泛的应用。本文将介绍基于Alexnet深度学习网络的人脸识别算法，包括详细的实现步骤和数

importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2lnet=nn.Sequential(#(224-11+1+2)/4=54nn.Conv2d(1,96,kernel_size=11,stride=4,padding=1),nn.ReLU(),#(54-3+1)/2=26nn.MaxPool2d(kernel_size=3,stride=2),#(26+4-5+1)=26

1.算法理论概述       人脸识别是计算机视觉领域中一个重要的研究方向，其目的是识别不同人的面部特征以实现自动身份识别。随着深度学习神经网络的发展，基于深度学习神经网络的人脸识别算法已经成为了当前最先进的人脸识别技术之一。本文将详细介绍基于AlexNet深度学习神经

一、代码练习1.pytorch基础练习1.1数据定义一般定义数据使用torch.TensorTensor支持各种各样类型的数据，包括：torch.float32,torch.float64,torch.float16,torch.uint8,torch.int8,torch.int16,torch.int32,torch.int64等创建Tensor有多种方法，有：ones,zeros,eye,a

1.AlexNet\(2012\)年，\(AlexNet\)横空出世。使用\(8\)层卷积神经网络，赢得\(ImageNet\2012\)图像识别挑战赛。\(AlexNet\) 网络结构：1.1第一个卷积层卷积运算：原始数据为\(227\times227\times3\)的图像。卷积核尺寸\(11\times11\times3\)，步长\(4\)，每次

他会自己下载数据： #-*-coding:utf-8-*-"""AlexNet.Applying'Alexnet'toOxford's17CategoryFlowerDatasetclassificationtask.References:-AlexKrizhevsky,IlyaSutskever&GeoffreyE.Hinton.ImageNetClassific

 

LeNet-5LeNet-5模型是专门为手写数字识别而设计的经典卷积神经网络。从上图可以看出，LeNet-5总共由输入层、卷积层、池化层、卷积层、池化层、全连接层、全连接层、输出层组成。1、输入层：一张32*32的灰度图像，只有一个颜色通道，深度为1。2、卷积层：将输入与6个高为5，宽为5，深度为1

论文链接https://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2016/papers/Pathak_Context_Encoders_Feature_CVPR_2016_paper.pdf简介作者提出了一种基于上下文像素预测的无监督视觉特征学习算法，它既完成了特征提取，也完成了图像修复。通过与自动编码器的类比，提出了上下文编码器（Conte

    1#导入所需的包2importtorch3#importwandb4importtorch.nnasnn5fromtorchvisionimporttransforms6fromtorch.utils.dataimportDataLoader7fromtorchvision.datasetsimportCIFAR10089#使用Compose容器组合定义图