CNN AlexNet算法复杂性

我是机器学习的第一年级学生，最近我开始沉浸其中。CNN AlexNet算法复杂性

所以，教授给了我一个任务，的计算号：

矩阵添加

矩阵乘法这些都是众所周知的卷积处理

矩阵划分

神经网络 - AlexNet。

我发现了一些关于它的matherials，但我真的很困惑从哪里开始。

因此，整体结构可能看起来像：

但是，我怎么能计算操作每种类型截然不同？

你问我们要解决你的“工作”问题。你应该尝试一下，告诉我们你做了什么，这样我们可以帮你解决一个问题，而不仅仅是为你做好工作。 – rakwaht

@rakwaht你看过我的问题吗？如果是的话，再做一次。我在询问CONCEPT，如何计算矩阵操纵以及在哪些步骤中进行计算。不要放弃无用的反对票，而要提供一些有关该主题的建议。否则，它会让你觉得你不知道，只是想“温和”。 –

是的，我读它，是的，我只是在缓和，顺便说一句，我结束了这里，因为我认为这个问题是有趣的标题。无论如何，我仍然认为你正在寻求非常广泛的帮助。你应该尝试一个更具体的问题，ps不要伤心没有什么个人的。 – rakwaht

这是一个卷积网络。这些参数限制了计算的可管理性，同时仍然给出了很好的结果。

这个特定的网络在许多地方和论文中都有描述，因此获取涉及的参数数量和转换网络的数字并不难。

但是，您需要首先了解卷积网络的工作原理。我觉得这是一个很好的开始：http://cs231n.github.io/convolutional-networks/

2017-07-31 21:59:51 adrianmcmenamin

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