深度学习网络的发展以及FCN网络的介绍

AlexNet卷积神经网络——猫狗大战（分类

keras搭建AlexNet网络，对猫狗图片进行二分类，附有24000张图片用作训练测试。

主要为大家详细介绍了使用tensorflow实现AlexNet，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

Alexnet培训师-MATLAB-AppDesigner-GUI 使用MATLAB创建和训练Alexnet神经网络数据集的GUI 描述 AlexNet是一个卷积神经网络，可以对来自ImageNet数据库的一百万张图像进行训练。 该网络深达8层，可以将图像分类为1000个对象类别，例如键盘，鼠标，铅笔和许多动物。 结果，网络已经学会了针对广泛图像的丰富特征表示。 网络的图像输入大小为227×227。 有关MATLAB:registered:中更多的预训练网络，请参见。 要求 MATLAB 2019b或更高版本 深度学习工具箱 Alexnet支持包 如何使用？ 首先将图像调整为227x227 不要在同一个文件夹中混合使用不同的类图像 在单独的文件夹中排列调整大小的图像并仔细设置每个文件夹的名称，因为代码将使用文件夹名称进行训练（例如：cat文件夹中的cat图片） 训练alexnet 加载创建的数据集并测

AlexNet demo，pytorch，包括测试与训练，完整工程，可直接使用，适合学习pytorch

tensorflow 2.0下运行，网络部分应该没大问题，但预测部分和预处理做过一定修改，可能有报错，请各位看官笑纳。

Matlab使用Alex网络分类的Demo示例，带测试数据。

深度学习，神经网络，基于alexnet架构的神经网络训练以及测试代码，里面还有orl人脸数据库，本人自己写的，确定能用，可直接下载。要五十个字，废话不多说，就这样。

=================pytorch 实现 alexnet ，图片集太大就不上传了