Implementazione dell'architettura CNN di AlexNet utilizzando TensorFlow 2.0+ e Keras

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Il contenuto principale di questo articolo presenterà come viene implementata l'architettura AlexNet Convolutional Neural Network (CNN) utilizzando TensorFlow e Keras.



Ma prima, permettetemi di fornire un breve background dietro l'architettura AlexNet CNN.

AlexNet è stato utilizzato per la prima volta in un ambiente pubblico quando ha vinto il concorso ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSSVRC 2012). È stato in questo concorso che AlexNet ha dimostrato che la rete neurale convoluzionale profonda può essere utilizzata per risolvere la classificazione delle immagini.



AlexNet ha vinto il concorso ILSVRC 2012 con un margine.

Il documento di ricerca che ha dettagliato i componenti interni dell'architettura della CNN ha anche introdotto alcune nuove tecniche e metodi come l'utilizzo efficiente delle risorse di calcolo; aumento dei dati, addestramento della GPU e strategie multiple per prevenire l'overfitting all'interno delle reti neurali.



Ho scritto un articolo che presenta le idee e le tecniche chiave che AlexNet ha portato nel mondo della visione artificiale e del deep learning.

Ecco alcuni dei principali obiettivi di apprendimento di questo articolo:

  • Introduzione all'implementazione della rete neurale con Keras e TensorFlow
  • Pre-elaborazione dei dati con TensorFlow
  • Visualizzazione dell'allenamento con TensorBoard
  • Descrizione dei termini e delle terminologie standard di machine learning

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Implementazione dell'architettura CNN di AlexNet utilizzando TensorFlow 2.0+ e Keras

Scopri come implementare l'architettura di rete neurale che ha dato il via alla profonda rivoluzione della rete neurale convoluzionale nel 2012. In questo post vedrai l'implementazione dell'architettura AlexNet CNN utilizzando TensorFlow 2.0+ e Keras