))
AlexWho? Going Deeper with Deep CNNs
Manage episode 448787056 series 3605861
Το περιεχόμενο παρέχεται από το Brian Carter. Όλο το περιεχόμενο podcast, συμπεριλαμβανομένων των επεισοδίων, των γραφικών και των περιγραφών podcast, μεταφορτώνεται και παρέχεται απευθείας από τον Brian Carter ή τον συνεργάτη της πλατφόρμας podcast. Εάν πιστεύετε ότι κάποιος χρησιμοποιεί το έργο σας που προστατεύεται από πνευματικά δικαιώματα χωρίς την άδειά σας, μπορείτε να ακολουθήσετε τη διαδικασία που περιγράφεται εδώ https://el.player.fm/legal.
The source is a chapter from the book "Dive into Deep Learning" that explores the historical development of deep convolutional neural networks (CNNs), focusing on the foundational AlexNet architecture. The authors explain the challenges faced in training CNNs before the advent of AlexNet, including limited computing power, small datasets, and lack of crucial training techniques. They discuss how AlexNet overcame these obstacles by leveraging powerful GPUs, large-scale datasets like ImageNet, and innovative training strategies. The chapter also delves into the architecture of AlexNet, highlighting its similarities to LeNet, and comparing its advantages in terms of depth, activation function, and model complexity control. Finally, the authors emphasize the importance of AlexNet as a crucial step towards the development of the deep networks used today, showcasing its impact on the field of computer vision and deep learning.
Read more: https://d2l.ai/chapter_convolutional-modern/alexnet.html
71 επεισόδια
Μοίρασέ το
