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1，alexnet卷積層輸出是什么形式
2，alexnet怎樣輸出每一類的識(shí)別精度
3，為什么alexnet輸出概率都是0
4，用matlab2017a怎么使用alexnet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
5，tensorflow中怎么用alexnet對(duì)圖像進(jìn)行分類

1，alexnet卷積層輸出是什么形式

在多分類中，CNN的輸出層一般都是Softmax。RBF在我的接觸中如果沒(méi)有特殊情況的話應(yīng)該是“徑向基函數(shù)”（Radial Basis Function）。在DNN興起之前，RBF由于出色的局部近似能力，被廣泛應(yīng)用在SVM的核函數(shù)中，當(dāng)然也有我們熟悉的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（也就是...

alexnet卷積層輸出是什么形式

2，alexnet怎樣輸出每一類的識(shí)別精度

基本使用使用 TensorFlow, 你必須明白 TensorFlow: 使用圖 (graph) 來(lái)表示計(jì)算任務(wù). 在被稱之為會(huì)話 (Session) 的上下文 (context) 中執(zhí)行圖. 使用 tensor 表示數(shù)據(jù). 通過(guò) 變量 (Variable) 維護(hù)狀態(tài). 使用 feed 和 fetch 可以為任意的操作

alexnet怎樣輸出每一類的識(shí)別精度

3，為什么alexnet輸出概率都是0

神經(jīng)元的激活函數(shù)通常選擇sigmoid函數(shù)或tanh函數(shù)，但在AlexNet中用的卻是max(0, x)函數(shù)，它的名字叫Rectified Linear Unit (ReLU)。用這個(gè)激活函數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練速度要比用傳統(tǒng)激活函數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)快數(shù)倍。4層的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在CIFAR-10數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練達(dá)到25%的錯(cuò)誤率，用ReLU（實(shí)線）比tanh（虛線）快6倍

為什么alexnet輸出概率都是0

4，用matlab2017a怎么使用alexnet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

在addon里下載包含alexnet的附加包，然后使用語(yǔ)句：net= alexnet();就可以使用alexnet 了

timedelaynet時(shí)間延遲神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)layrecnet循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)narnet非線性自回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

你好！在addon里下載包含alexnet的附加包，然后使用語(yǔ)句：net= alexnet();就可以使用alexnet 了如有疑問(wèn)，請(qǐng)追問(wèn)。

5，tensorflow中怎么用alexnet對(duì)圖像進(jìn)行分類

Google 開(kāi)源了其第二代深度學(xué)習(xí)技術(shù) TensorFlow——被使用在 Google 搜索、圖像識(shí)別以及郵箱的深度學(xué)習(xí)框架。這在相關(guān)媒體圈、工程師圈、人工智能公司、人工智能研究團(tuán)隊(duì)里有了一些討論。比較有趣的是，微軟亞洲研究院立刻向媒體發(fā)郵件表示，我們發(fā)布了開(kāi)源分布式機(jī)器學(xué)習(xí)工具包（DMTK）。對(duì)于大眾來(lái)說(shuō)，這件事讓人 “困惑”。從 “深度學(xué)習(xí)” 到 “分布式系統(tǒng)”，太多概念大眾一知半解，現(xiàn)今給出的資料又讓人難以理解。而對(duì)于 “Google 開(kāi)源 TensorFlow” 這一事件，各個(gè)公司、團(tuán)隊(duì)、學(xué)術(shù)權(quán)威也是眾說(shuō)紛紜。因此，出門問(wèn)問(wèn)為大家 “破霧”，并講一講這次開(kāi)源意味著什么。什么是深度學(xué)習(xí)？深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)是什么？深度學(xué)習(xí)理論于 2006年被提出，它通過(guò)模擬 “人腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)” 來(lái)解釋圖像、聲音和文本等數(shù)據(jù)。但是目前的計(jì)算機(jī)還達(dá)不到模擬人腦數(shù)量龐大的神經(jīng)元（千億級(jí)），因此便有了用到成千上萬(wàn)大型計(jì)算機(jī)（計(jì)算平臺(tái)集群）來(lái)吸收數(shù)據(jù)對(duì)其進(jìn)行自動(dòng)分類的 “分布式深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)”。TensorFlow 的起源和此次開(kāi)源事件 Google 將自家研發(fā)的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)命名為 “DistBelief”，它使得 Google 能夠同時(shí)處理成千上萬(wàn)臺(tái)大型計(jì)算機(jī)的數(shù)據(jù)，構(gòu)建更大型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和大規(guī)模訓(xùn)練。Google 的搜索、圖像識(shí)別及郵箱等均采用了該技術(shù)。一般情況下，深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)都需要先設(shè)定好 feature（特征），再學(xué)習(xí)如何分辨。但 Google DistBelief 神奇的地方在于，“Google Brain” 開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì) “XLab” 曾用它在未事先獲取 “貓的特征描述” 信息的情況下，從大量 YouTube 視頻中區(qū)分出了哪些是貓的視頻。這意味著深度學(xué)習(xí)系統(tǒng) “DistBelief” 自行總結(jié)出了貓的 feature（特征）！雖然這個(gè)案例的識(shí)別范圍、識(shí)別率有待提高（81.7%），但作為人工智能最經(jīng)典案例之一，為人工智能翻開(kāi)了新的篇章。而 “貓” 的事件，也讓曾經(jīng)的 Google Brain 開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì) “XLab” 的核心人員、現(xiàn)在被李彥宏挖到百度的吳恩達(dá)得到了 “Google Brain” 之父的美譽(yù)。不過(guò)，時(shí)代總是進(jìn)步，而 “DistBelief” 有缺陷。Google 稱，雖然 DistBelief 非常成功，但它僅僅以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為目的、十分局限，而且很難進(jìn)行配置。另外，DistBelief 牢牢綁定在 Google 的內(nèi)部基礎(chǔ)設(shè)施上，幾乎不可能將代碼與外界共享。因此，本文的主角，Google 的第二代深度學(xué)習(xí)系統(tǒng) “TensorFlow”