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AlexNet是一个深度卷积神经网络,由Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever和Geoffrey Hinton在2012年提出。它是第一个在ImageNet图像识别挑战中获得最佳表现的卷积神经网络,标志着深度学习的重要突破。AlexNet包含8个卷积层和3个全连接层,其中使用了ReLU激活函数和Dropout正则化技术,同时采用了数据增强和GPU并行计算等技术。该网络的成功启示了后续深度学习模型的发展,并对计算机视觉领域产生了深远的影响。 AlexNet论文资料共3个文档 1_原版论文pdf-2_中文翻译pdf-3_中英文翻译对照pdf.rar
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WayHonor-机器视觉
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