LeNet-5

卷积神经网络的原理公式推导与实现

这里也先列出一个资料供参考：[1]DeepLearning（深度学习）学习笔记整理系列之（七）[2]LeNet-5,convolutionalneuralnetworks[3]卷积神经网络[4]NeuralNetworkforRecognitionofHandwrittenDigits
戎·码一生·2022-05-17 07:33

pytorch自学笔记——LeNet+AlexNet+VGG+NiN+GoogleNet

一、LeNetLeNet（LeNet-5）由两个部分组成：*卷积编码器：由两个卷积层组成;*全连接层密集块：由三个全连接层组成。
还是那个狗蛋·2022-05-16 07:38

tensorflow2 搭建LeNet5训练MINST手写数字数据集并用c++ opencv4.5.5 DNN加载模型预测结果

LeNet-5共有7层，不包含输入，每层都包含可训练参数；每个层有多个FeatureMap，每个FeatureMap通过一
python小广·2022-05-15 07:50

Pytorch学习笔记（八）——LeNet

目录一、LeNet简介二、搭建LeNet三、训练LeNet一、LeNet简介LeNet（又称LeNet-5）是最早发布的卷积神经网络之一，因其在计算机视觉任务中的高效性能而受到广泛关注。
raelum·2022-05-13 07:24

基于LeNet实现拍摄手写数字识别

模型训练：模型测试：基于Pytorch实现LeNet5加载数据：建立模型：模型训练：拍摄手写数字识别拍照采集手写数字图片处理送入网络测试图片平移、旋转和伸缩处理后1实验内容实现MNIST数据加载和可视化阅读LeNet
Yuetianw·2022-05-04 07:43

深度学习卷积神经网络参数计算

代码实现与验证参考资料本文参考了这篇文章：https://www.cnblogs.com/touch-skyer/p/9150039.html（本来不想自己写一遍的，无奈这篇文章后面的公式看得不太清楚）本文将基于LeNet
三个臭皮姜·2022-04-27 07:14

【深度学习】LeNet-5、AlexNet、VGG16、GoogLeNet、ResNet

##LeNet-5：结构C-P-C-P-FC-FC，即卷积1-池化-卷积2-池化-全连接1-全连接2-softmax输出层##AlexNet：结构5个卷积层，3个全连接层，共八层，6千万参数（即60M个参数
Mister Zhu·2022-04-06 07:23

基于Keras实现常见卷积神经网络模型（Lenet-5、Alexnet、VGG16）

文章目录1.测试数据的准备2.Lenet-5网络模型的搭建2.1Lenet-5模型结构概述2.2Lenet-5模型搭建2.3测试结果3.Alexnet网络模型的搭建3.1Alexnet模型结构概述3.2Alexnet模型搭建3.3测试结果4.VGG16网络模型的搭建4.1VGG16模型结构概述4.2VGG16模型搭建4.3测试结果5.备注小结自己随意搭建一个卷积神经网络模型经过调参后运行结果并没有
开着奔驰种地·2022-04-06 07:49

运用LeNet-5卷积神经网络进行MNIST手写数字图像识别

前一篇（tensorflow全连接神经网络手写数字图像识别）主要针对简单神经网络的图像识别方法进行了模块模板提取和实战演练；本文在全连接网络的基础上，增加了卷积层和池化层，构建了典型的LeNet-5神经网络
小周同学sempre·2022-04-05 07:00

卷积神经网络初探——LeNet-5的原理与手写数字识别的实现

本文基于您已经了解卷积神经网络的基本知识，在此之上介绍LeNet5的原理，以及利用它实现MNIST手写数字识别。MNIST数据集MNIST数据集是一个手写体数据集，数据集中每一个样本都是一个0-9的手写数字。该数据集由四部分组成，训练图片集，训练标签集，测试图片集和测试标签集。其中，训练集中有60000个样本，测试集中有10000个样本。每张照片均为28*28的二值图片，为方便存储，官方已对图片集
weixin_34161083·2022-04-05 07:29

卷积神经网络车牌字符识别matlab,一种基于卷积神经网络的车牌字符识别方法与流程...

本发明涉及机器学习领域，特别涉及基于LeNet-5卷积神经网络构建一种改进的卷积神经网络结构，以用于车牌字符识别。背景技术：：LeNet-5是最早提出的用于识别手写体数字方面的一种卷积神经网络模型。
早鸟·2022-04-05 07:29

深度学习TF—8.经典CNN模型—LeNet-5、VGG13、AlexNet、GoogLeNet、ResNet、DenseNet

分类实战二、VGG131.VGG13对cifar10分类实战三、AlexNet四、GoogLeNet五、ResNet—深度残差网络1.ResNet18实战cifar10—自定义六、DenseNet网络一、LeNet
哎呦-_-不错·2022-03-23 08:05

tf中的常见卷积网络（残差网络ResNet）

tf中的常见网络目录tf中的常见网络1.tf中常见的卷积网络介绍2.1x1卷积核的作用3.ResNet（残差网络）4.CFAR100实战（基于ResNet18）1.tf中常见的卷积网络介绍LeNet-5
哈工程第一亚索·2022-03-23 08:54

经典深度学习网络(LeNet-5、AlexNet、VGG、ResNet、GoogleNet)

总结经典的深度学习模型（pytorch、tensorflow实现）参考书目：《深度学习算法原理与编程实战》|蒋子阳著一、LeNet-51、LeNet-5网络简介LeNet-5是一个专为手写数字识别而设计的最经典的卷积神经网络
kiki啊·2022-03-23 08:22

卷积神经网络（含LeNet-5、AlexNet、BN、VGG、GoogleNet、ResNet实战）

目录1.全连接神经网络存在的问题2.卷积是什么？2.1.1D卷积2.2.2D卷积2.3.卷积扩展-步长和填充3.通道与卷积核3.1.单通道-单卷积核3.2.多通道-单卷积核3.3.多通道-多卷积核4.卷积运算（实战）4.1.卷积计算5.池化层6.卷积网络结构7.梯度计算8.LeNet-5（实战）9.AlexNet-------第一个现代深度卷积网络模型（理论+实战）10.BN（理论+实战）11.V
喜欢蓝喜欢白·2022-03-23 07:28

卷积神经网络.经典神经网络模型之LeNet-5

LeNet-5论文阅读地址：http://yann.lecun.com/exdb/publis/pdf/lecun-98.pdf，虽然看不懂==！
galaxyzwj·2022-03-21 07:30

深度卷积网络-LeNet-5深度解析

深度卷积网络涉及问题：1.每个图如何卷积：（1）一个图如何变成几个？（2）卷积核如何选择？2.节点之间如何连接？3.S2-C3如何进行分配？4.16-120全连接如何连接？5.最后output输出什么形式？①各个层解释：我们先要明确一点：每个层有多个FeatureMap，每个FeatureMap通过一种卷积滤波器提取输入的一种特征，然后每个FeatureMap有多个神经元。C1层是一个卷积层（为什
wl_kingstones·2022-03-21 07:29

python2.7交通标志识别图_（四）深度学习初探：基于LeNet-5卷积神经网络的交通标志识别...

1.项目任务在常见深度学习模型的基础上（本文为LeNet-5），调整模型结构和参数，使用Tensorflow进行部署。利用公开的德国交通标志数据集进行训练，得到模型，并利用该模型对新的图片进行预测。
weixin_39929253·2022-03-21 07:15

lenet 5 代码 matlab,[codes]LeNet-5 是matlab的代码，关于yann Lecun在89年提出的cnn的原型，这个 成 用于欧洲很多 246万源代码下载- www.pu..

文件名称:[codes]LeNet-5下载收藏√[54321]开发工具:Others文件大小:11938KB上传时间:2014-12-04下载次数:120提供者:柳下惠详细说明：是matlab的代码，关于
weixin_39609071·2022-03-21 07:14

基于TensorFlow深度学习框架，运用python搭建LeNet-5卷积神经网络模型和mnist手写数字识别数据集，设计一个手写数字识别软件。

本软件是基于TensorFlow深度学习框架，运用LeNet-5卷积神经网络模型和mnist手写数字识别数据集所设计的手写数字识别软件。
Life is a joke·2022-03-21 07:38

基于CNN的手写体识别与GUI系统设计（新手快进来！）

本文是基于你了解了lenet-5模型结构进行的手写体识别系统设计，包括手写体数字识别与手写体汉字识别（准确率分别达到了99.52%和93.64%左右）在本文里不会去详细介绍有关lenet-5模型的各层原理
轻风、枯叶·2022-03-21 07:08

Lenet-5卷积神经网络结构详解（一）——原理解析

Lenet-5卷积神经网络结构详解（一）——原理解析前言本系列博文将阐释深度学习网络Lenet-5的具体原理，网络结构及其代码实现。本文不适用任何高级框架，只使用numpy从底层实现lenet-5。
左痕生·2022-03-21 07:37

深度学习 --- 卷积神经网络CNN（LeNet-5网络详解）

本节打算先介绍背景和简单的基本概念术语，然后详细介绍LeNet-5网络，其工作流程大家需要先搞清楚，学习原理其实是基于BP学习原理的，只是稍微有
hqinglau·2022-03-21 07:32

Lenet -5 神经网络详解

网络解析（一）：LeNet-5详解52,211°CA+所属分类：深度学习摘要LeNet-5出自论文Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecognition，是一种用于手写体字符识别的非常高效的卷积神经网络
hellocsz·2022-03-21 07:53

神经网络模型LeNet-5学习

知识点卷积池化全连接与连接表模型结构C1层卷积层卷积核：6组5*5输入32*32灰度图像输出6组28*28特征图神经元数量6*28*28=4704可训练参数6*（5*5+1）=156连接数156*28*28=122304S2层池化层采样窗口：2*2输入6组28*28特征图输出6组14*14特征图神经元数量6*14*14=1176可训练参数6*（1+1）=12连接数6*（4+1）*14*14=588
斐硕人·2022-03-21 07:22

神经网络系列（一）--LeNet5解析

LeNet-5中的5
遇到我的Bug你要裂了·2022-03-21 07:51

基于PyTorch解析并实现LeNet-5模型

目录1.LeNet-5模型架构2.CIFAR10数据集3.基于LeNet-5模型对CIFAR10数据集进行识别1.LeNet-5模型架构LeNet-5模型共有7层，如下所示：下面我们对每一层的结构进行解析
AI炮灰·2022-03-21 07:50

网络解析（一）：LeNet-5详解

转自：http://cuijiahua.com/blog/2018/01/dl_3.html摘要LeNet-5出自论文Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecognition
SongEsther·2022-03-21 07:18

神经网络：LeNet-5解析

一：卷积神经网络（CNN:ConvolutionalNeuralNetwork）CNN是由一个或多个卷积层和顶端的全连通层组成，同时也包括关联权重和池化层等。下图就是一个经典的神经网络。卷积层：卷积层是卷积神经网络的核心层，而卷积（Convoltuion）是卷积层的核心。卷积运算就是用卷积分别乘以输入张量中的每一个元素，然后输出一个代表每个输入信息的张量。其中卷积核（Kernel）又被称为权重过滤
志小·2022-03-21 07:16

学习笔记（1）LeNet-5

学习笔记（1）LeNet-5参考博文网络解析（一）：LeNet-5详解LeNet论文的翻译与CNN三大核心思想的解读卷积神经网络的网络结构——以LeNet-5为例LeNet5的深入解析目录一、前言二、LeNet
_在水一方·2022-03-21 07:16

使用Lenet-5识别手写数字（含简单GUI测试，简单详细版）

1、LeNet-5的搭建与训练fromtensorflow.keras.datasetsimportmnistfromtensorflow.
湫歌·2022-03-21 07:14

深度学习经典网络解析（一）：LeNet-5

第一层-卷积层C12.3第二层-池化层S2（下采样）2.3第三层-卷积层C3第四层-池化层S4第五层-卷积层C5第六层-全连接层F6输出层-Output层3.LeNet-5识别数字3的过程1.背景介绍  LeNet
Jsper0420·2022-03-21 07:43

[Pytorch系列-34]：卷积神经网络 - 搭建LeNet-5网络与MNIST数据集手写数字识别（模型保存）

作者主页(文火冰糖的硅基工坊)：文火冰糖（王文兵）的博客_文火冰糖的硅基工坊_CSDN博客本文网址：https://blog.csdn.net/HiWangWenBing/article/details/121050469目录前言：LeNet网络详解第1章业务领域分析1.1步骤1-1：业务领域分析1.2步骤1-2：业务建模1.3训练模型1.4验证模型1.5整体架构1.6代码实例前置条件第2章前向运
文火冰糖的硅基工坊·2022-03-02 07:30

[Pytorch系列-41]：卷积神经网络 - 模型参数的恢复/加载 - 搭建LeNet-5网络与MNIST数据集手写数字识别

作者主页(文火冰糖的硅基工坊)：文火冰糖（王文兵）的博客_文火冰糖的硅基工坊_CSDN博客本文网址：https://blog.csdn.net/HiWangWenBing/article/details/121183889目录第1章模型的恢复与加载1.1概述1.2模型的恢复与加载类型1.3模型的保存的API函数：代码示例1.4模型的恢复与加载的API函数：代码示例第2章定义前向运算：加载CFAR1
文火冰糖的硅基工坊·2022-03-02 07:00

如何使用CNN进行物体识别和分类_基于CNN目标检测方法（RCNN，FastRCNN，FasterRCNN，MaskRCNN，YOLO，SSD）行人检测...

1998年YannLeCun等提出的LeNet-5网络结构，该结构使得卷积神经网络可
weixin_39647471·2022-02-28 21:21

吴恩达深度学习笔记(83)-LeNet-5、AlexNet和VGGNet网络知多少

www.toutiao.com/a6646734819151577608/2019-01-2207:12:38经典网络（Classicnetworks）这节课，我们来学习几个经典的神经网络结构，分别是LeNet
喜欢打酱油的老鸟·2022-02-28 07:27

经典卷积神经网络之LeNet-5网络模型

好，我们这一节将讲述第一个经典的卷积神经网络，它的名字叫做LeNet-5.LeNet-5卷积网络模型的结构LeNet-5是一个专为手写数字识别而设计的最经典的卷积神经网络，被誉为早期卷积神经网络中最有代表性的实验系统之一
Ftwhale·2022-02-27 10:24

如何在STM32上部署卷积神经网络（纯C语言搭建）

本文虽然主要介绍怎么搭建lenet-5这个网络，但卷积神经网络的卷积、池化、拉直、全连接、激活等基本操作是独立给出的，没有高耦合，完全可以用这些操作自行搭建其他网络。
断水客·2022-02-27 10:52

深度学习学习笔记

神经网络基础1、几个词的包含关系2、人工神经元3、多层感知机4、激活函数5、反向传播6、梯度下降法的改进7、损失函数8、权值初始化9、正则化方法回顾二、卷积神经网络1、卷积网络发展史2、卷积层3、池化操作4、Lenet
Better-ing·2022-02-25 07:22

Python 手写数字识别的实现(pytorch框架) 超详细版本-jupyter notebook

手写数字识别的实现(pytorch框架)超详细版本pytorch手写数字识别新网络设计和学习率探索文章目录系列文章目录前言分步骤解释colab文件链接前言这是中国科学院大学深度学习的课程作业本文详细介绍了如何构建LeNet
keep-hungry·2022-02-21 07:13

LeNet-5网络详解

文章目录1模型介绍2模型结构3模型特性1模型介绍LeNet-5出自论文《Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecognition》，是由LeCunLeCunLeCun
红鲤鱼与绿驴·2022-02-15 07:17

NIN网络和1X1卷积的原理

深度学习CNN卷积神经网络LeNet-5详解https://blog.csdn.net/happyorg/article/details/78274066卷积神经网络之NiN(2013)https://
liuxiangxxl·2022-02-15 07:32

深度学习100例-卷积神经网络（LeNet-5）深度学习里的“Hello Word” | 第22天

有料，有料，微信搜索【K同学啊】关注这个分享干货的博主。本文GitHubhttps://github.com/kzbkzb/Python-AI已收录，有Python、深度学习的资料以及我的系列文章。大家好，我是「K同学啊」！前几天翻译了一篇讲十大CNN结构的文章（「多图」图解10大CNN架构），原作者思路十分清晰，从时间线上，将近年来CNN发展过程中一些比较重要的网络模型做了一一介绍。我发现其中好
K同学啊·2022-02-14 07:43

吴恩达深度学习笔记(80)-卷积神经网络示例

我用的这个网络模型和经典网络LeNet-5非常相似，灵感也来源于此。LeNet-5是多年前YannLeCun创
极客Array·2022-02-10 06:16

LetNet、Alex、VggNet分析及其pytorch实现

简单分析一下主流的几种神经网络LeNetLetNet作为卷积神经网络中的HelloWorld,它的结构及其的简单，1998年由LeCun提出基本过程:可以看到LeNet-5跟现有的conv->pool-
[X_O]·2021-12-03 23:00

LetNet、Alex、VggNet分析及其pytorch实现

简单分析一下主流的几种神经网络LeNetLetNet作为卷积神经网络中的HelloWorld,它的结构及其的简单，1998年由LeCun提出基本过程:可以看到LeNet-5跟现有的conv->pool-
Sout xza·2021-12-03 23:18

P11:经典卷积神经网络结构案例分析

一、LeNet-5最早的用于实际使用的卷积神经网络，被用在了邮政编码的手写数字识别上，这个神经网络奠定了后续发展的卷积神经网络的结构，也就是卷积层-池化层-全连接层这样一个结构。
林北不要忍了·2021-11-22 15:54

【历史上的今天】11 月 8 日：计算机先驱诞生日；卷积神经网络 LeNet-5 问世；特斯拉发明遥控器

整理|王启隆透过「历史上的今天」，从过去看未来，从现在亦可以改变未来。今天是2021年11月8日，在1965年的今天，罗伯特·莫里斯（RobertMorris）出生，他发明了互联网上的第一个蠕虫病毒。在计算机历史上的11月8日，许多科技领域的先驱出生，他们的发明和远见深深地影响我们如今的生活。1898年11月8日：特斯拉发明遥控器遥控是指一种远程控制技术，用来遥控机械的装置称为遥控器；现代的遥控器
历史上的今天·2021-11-08 07:00

DL4J实战之六：图形化展示训练过程

系列的第六篇，咱们继续夯实基本功，这次学习的是如何更加形象完整的展示训练过程：图形化页面，效果如下图所示：接下来选择一个已有的子工程，为其增加图形化界面的效果，我这里选的是《DL4J实战之三：经典卷积实例(LeNet
·2021-10-21 08:18

DL4J实战之三：经典卷积实例(LeNet-5)

zq2599/blog_demos内容：所有原创文章分类汇总及配套源码，涉及Java、Docker、Kubernetes、DevOPS等；本篇概览作为《DL4J》实战的第三篇，目标是在DL4J框架下创建经典的LeNet
·2021-10-14 08:14
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