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1，alexnet卷积层输出是什么形式

在多分类中，CNN的输出层一般都是Softmax。RBF在我的接触中如果没有特殊情况的话应该是“径向基函数”（Radial Basis Function）。在DNN兴起之前，RBF由于出色的局部近似能力，被广泛应用在SVM的核函数中，当然也有我们熟悉的RBF神经网络（也就是...

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2，alexnet怎样输出每一类的识别精度

基本使用 使用 TensorFlow, 你必须明白 TensorFlow: 使用图 (graph) 来表示计算任务. 在被称之为 会话 (Session) 的上下文 (context) 中执行图. 使用 tensor 表示数据. 通过 变量 (Variable) 维护状态. 使用 feed 和 fetch 可以为任意的操作

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3，为什么alexnet输出概率都是0

神经元的激活函数通常选择sigmoid函数或tanh函数，但在AlexNet中用的却是max(0, x)函数，它的名字叫Rectified Linear Unit (ReLU)。用这个激活函数的神经网络的训练速度要比用传统激活函数的神经网络快数倍。4层的卷积神经网络在CIFAR-10数据集上训练达到25%的错误率，用ReLU（实线）比tanh（虚线）快6倍

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4，用matlab2017a怎么使用alexnet网络结构

在addon里下载包含alexnet的附加包，然后使用语句：net= alexnet();就可以使用alexnet 了
timedelaynet时间延迟神经网络layrecnet循环神经网络narnet非线性自回归神经网络
你好！在addon里下载包含alexnet的附加包，然后使用语句：net= alexnet();就可以使用alexnet 了如有疑问，请追问。

5，tensorflow中怎么用alexnet对图像进行分类

Google 开源了其第二代深度学习技术 TensorFlow——被使用在 Google 搜索、图像识别以及邮箱的深度学习框架。这在相关媒体圈、工程师圈、人工智能公司、人工智能研究团队里有了一些讨论。比较有趣的是，微软亚洲研究院立刻向媒体发邮件表示，我们发布了开源分布式机器学习工具包（DMTK）。对于大众来说，这件事让人 “困惑”。从 “深度学习” 到 “分布式系统”，太多概念大众一知半解，现今给出的资料又让人难以理解。而对于 “Google 开源 TensorFlow” 这一事件，各个公司、团队、学术权威也是众说纷纭。因此，出门问问为大家 “破雾”，并讲一讲这次开源意味着什么。什么是深度学习？ 深度学习系统是什么？深度学习理论于 2006年 被提出，它通过模拟 “人脑的神经网络” 来解释图像、声音和文本等数据。但是目前的计算机还达不到模拟人脑数量庞大的神经元（千亿级），因此便有了用到成千上万大型计算机（计算平台集群）来吸收数据对其进行自动分类的 “分布式深度学习系统”。TensorFlow 的起源和此次开源事件 Google 将自家研发的深度学习系统命名为 “DistBelief”，它使得 Google 能够同时处理成千上万台大型计算机的数据，构建更大型的神经网络和大规模训练。Google 的搜索、图像识别及邮箱等均采用了该技术。一般情况下，深度学习系统都需要先设定好 feature（特征），再学习如何分辨。但 Google DistBelief 神奇的地方在于，“Google Brain” 开发团队 “XLab” 曾用它在未事先获取 “猫的特征描述” 信息的情况下，从大量 YouTube 视频中区分出了哪些是猫的视频。这意味着深度学习系统 “DistBelief” 自行总结出了猫的 feature（特征）！虽然这个案例的识别范围、识别率有待提高（81.7%），但作为人工智能最经典案例之一，为人工智能翻开了新的篇章。而 “猫” 的事件，也让曾经的 Google Brain 开发团队 “XLab” 的核心人员、现在被李彦宏挖到百度的吴恩达得到了 “Google Brain” 之父的美誉。不过，时代总是进步，而 “DistBelief” 有缺陷。Google 称，虽然 DistBelief 非常成功，但它仅仅以神经网络为目的、十分局限，而且很难进行配置。另外，DistBelief 牢牢绑定在 Google 的内部基础设施上，几乎不可能将代码与外界共享。因此，本文的主角，Google 的第二代深度学习系统 “TensorFlow”

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