LeNet

Mindspore初学（三）

）Mindspore初学（三）Mindspore初学（三）1.创建网络1.1定义模型1.2模型层1.3快速建立模型2.自动微分2.1计算一阶导数方法2.2对权重求一阶导1.创建网络1.1定义模型以构建LeNet
MxinT·2022-11-22 06:23

深度学习模型PyTorch训练并转ONNX与TensorRT部署

本文以LeNet为例，介绍将一个深度学习模型从基于PyTorch训练到TensorRT部署的全过程，详细代码见：https://github.com/linghu8812/tensorrt_inference
令狐傻笑·2022-11-22 05:13

深度学习系列：卷积神经网络(CNN)和LeNet 5

前言前面介绍了全连接神经网络并将其运用在MNIST手写数字的数据集上，能够取得一定的准确率，但是对于图像的识别，我们有一种更高效、更准确的神经网络模型：卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork）。这种网络相较于全连接神经网络而言，更能够体现出图像像素相对位置的影响，而且需要训练的参数更小，对于全连接神经网络而言，网络层数增多之后训练起来难度很大，且伴随着梯度消失问题，卷积
小切~·2022-11-22 04:38

PyTorch中通过torch.save保存模型和torch.load加载模型介绍

这里以LeNet5模型为例进行说明。LeNet5的介绍过程参考：https://blog.csdn.net/fengbingchun/article/detai
fengbingchun·2022-11-22 02:48

LENET-5卷积神经网络的深度学习技术

一、前言随着深度学习技术在智能驾驶、智慧金融、智能制造、智慧农业、智慧医疗、智能家居等领域的逐步应用，作为引领这一轮科技革命和产业变革的战略性技术，人工智能的产业化已经取得了显著的效果，显示出带动性很强的“头雁”效应。图像识别技术作为深度学习一个重要应用，是信息时代的一门重要的技术，其产生目的是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息。随着计算机技术的发展，人类对图像识别技术的认识越来越深刻。图像
Life is a joke·2022-11-22 01:33

Pytorch学习笔记（六）

简单的LeNet网络模型torchvision.datasetstorchvision是pytorch的一个图形库，它服务于PyTorch深度学习框架的，主要用来构建计算机视觉模型。
不牌不改·2022-11-22 01:38

深度卷积神经网络（AlexNet）--Pytorch实现

(9月27号(group)–d2l)深度卷积神经网络（AlexNet）sec_alexnet在LeNet提出后，卷积神经网络在计算机视觉和机器学习领域中很有名气。但卷积神经网络并没有主导这些领域。
ResNet-xf·2022-11-22 01:31

深度学习笔记 卷积神经网络CNN

etal.Gradient-basedlearningappliedtodocumentrecognition[J].ProceedingsoftheIEEE,1998,86(11):2278-2324.中提出的-LeNet
应天๑·2022-11-22 01:01

pytorch深度学习实战lesson22

LeNet主要用来进行手写字符的识别与分类，并在美国的银行中投入了使用。
光·宇·2022-11-21 23:29

Caffe之mnist数据集初体验

参考官网：caffe|Lenet和一个很早的博客：mnist开始自己的caffe初体验#####TrainingLeNetonMNISTwithCaffe首先，我们配置好了caffe的环境，下载依赖项并且编译通过
Li_GaoGao·2022-11-21 21:28

基于深度图像的手势识别算法研究

目录1前言1.1论文研究背景与意义1.2手势识别发展历程1.3国内外研究现状2深度学习2.1深度学习概述2.2卷积神经网络的概念3常见网络结构3.1lenet-5网络结构3.1.1卷积层3.1.2池化层
梦极必反·2022-11-21 21:55

matlab朴素贝叶斯手写数字识别_Jetson nano 基于MNIST 实现手写数字识别

训练，使用mnist数据集，Lenet-5网络模型，在jetsonnano上进行训练，得到参数模型，训练过程在jetsonnano上完成，epoch的数量设置为16，测试集的正确率可以达98%~99%，
weixin_39639381·2022-11-21 19:35

第六次周报

第六次周报摘要LeNet5结构代码文献学习摘要：研究方法：研究成果总结摘要本周对cnn的经典模型LeNet5进行了解，主要工作放在对tensoflow的学习，还阅读了《Drug-DrugInteractionExtractionviaConvolutionalNeuralNetworks
三倍速的红色魔女·2022-11-21 19:59

第七次周报

第7次周报cnn经典模型的学习Lenet-5文献阅读摘要结构流程数据预处理搭建的网络结构CNN2L超参数研究成果总结cnn经典模型的学习上周分析了lenet-5的结构和优缺点，本周进行代码实践，并对出现的问题进行解决
三倍速的红色魔女·2022-11-21 19:59

卷积神经网络：用于图像分类

卷积神经网络用于图像分类，最早可以追溯到Lenet-5,它最早被应用于手写数字的识别，并且取得了不错的分类效果。
大家都要开心·2022-11-21 14:09

tensorflow2 SqueezeNet

前面学习了通过加深网络和加宽网络来改进模型质量，提高模型精度的深度学习backbone模型（LeNet,VGGNet,AlexNet,GoogleNet,ResNet),这里介绍如何使网络更快，结构更轻量化的改进深度神经网络模型之一
啥都会点的大秀·2022-11-21 13:11

【Mindspore Hub】【load】无法load模型

MindsporeHub【操作步骤&问题现象】importmindspore_hubasmshubmodel=mshub.load("mindspore/1.6/lenet_mnist",num_class
xi_xiyu·2022-11-21 12:31

机器学习西瓜书第五章笔记

感知机学习策略感知机使用的优化算法多层前馈神经网络BP算法推导过程深度学习以卷积神经网络Lenet
源中阮·2022-11-21 04:23

【机器学习】《动手学深度学习 PyTorch版》李沐深度学习笔记（Alexnet）

AlexNet一.alexnet与lenet的区别二.主要区别（1）激活函数从sigmoid变成ReLu（缓解梯度消失）（2）隐层全连接层后加入了丢弃层（3）数据增强（图像的随机翻转）三.详细图解四.一些小问题
Jul7_LYY·2022-11-21 04:13

Pytorch张量与自动微分：纯过程式搭建LeNet实现MNIST图像分类(附源码)

1、环境依赖torch=1.6.0+cu101CUDA:10.1cuDNN:7.6.22、多通道卷积操作在许多应用程序中，我们处理的是具有多个通道的图像。一个典型的例子是RGB图像。每个RGB通道强调原始图像的不同方面，如图1所示。多通道卷积就如图2所示。每个核被应用到前一层的输入通道上，以生成一个输出通道。这是一个核扩展的过程。我们对所有核重复这样的过程，以生成多个通道。然后将这些通道中的每一个
Apαche·2022-11-21 01:09

ModelArts运行mindspore程序实例教程

ModelArts运行mindspore程序实例教程一、运行Helloworld1、新建helloworld.py2、上传至OBS3、创建算法4、创建训练作业5、查看日志二、训练LeNet51、下载数据
SunstriderGao·2022-11-21 01:15

实验六 卷积神经网络（3）LeNet实现MNIST

目录卷积神经网络5.3基于LeNet实现手写体数字识别实验5.3.1数据5.3.1.1数据预处理5.3.2模型构建5.3.3模型训练5.3.4模型评价5.3.5模型预测使用前馈神经网络实现MNIST识别
岳轩子·2022-11-21 00:45

PaddlePaddle2.0构建LeNet-5模型进行MNIST手写数字分类

PaddlePaddle2.0构建LeNet-5模型进行MNIST手写数字分类一、完整代码importpaddleimportpaddle.nn.functionalasFfrompaddle.vision.transformsimportCompose
学习要有仪式感呦·2022-11-21 00:14

paddle入门-使用LeNet在MNIST实现图像分类方法一

MNIST数据集实现图像分类一、配置环境importpaddleprint(paddle.__version__)如何配置paddle可以网上搜，我的博客也有，这里略加载数据：方式有两种：自定义数据加载（我之前的博客有），加载paddled官网做好的数据我们寻找第二种方式，因为方便手写数字的MNIST数据集，包含60,000个用于训练的示例和10,000个用于测试的示例。这些数字已经过尺寸标准化并
Vertira·2022-11-21 00:30

飞桨实验（1.使用LeNet在MNIST数据集实现图像分类（基于基础API和高层API，完成模型的训练与预测）2.完成实践：手写数字识别任务）

飞桨实验（1.使用LeNet在MNIST数据集实现图像分类（基于基础API和高层API，完成模型的训练与预测）2.完成实践：手写数字识别任务）Conda下载(一般选择CPU版)：condainstallpaddlepaddle
星川皆无恙·2022-11-21 00:54

01 课程安排【动手学深度学习】

目标介绍深度学习经典和最新模型LeNet，ResNet，LSTM，BERT机器学习基础损失函数，目标函数，过拟合，优化实践使用pytorch实现介绍的知识点在真实数据上体验算法效果内容深度学习基础——线性神经网络
进击的reader·2022-11-21 00:18

PyTorch：使用torch.nn.Module模块自定义模型结构

以实现LeNet网络为例，来学习使用pytorch如何搭建一个神经网络。LeNet网络的结构如下图所示。
精致的螺旋线·2022-11-20 23:00

CNN变体模型学习

文章目录前言文献阅读摘要数据和方法性能指标结论LeNet5AlexNetVGGNetNiN网络中的网络总结前言Thisweek,Ireadanarticlethatproposedanewmethodtoimprovethepredictioneffectivenessofnumericalmodelsbasedondeeplearningtechnology.AswellasIknowLeNet
hehehe2022·2022-11-20 22:16

pytorch官方demo

model.py:classLeNet(nn.Module):def__init__(self):#初始化super(LeNet,self).
Isyaowei·2022-11-20 22:44

深度学习之基于Tensorflow2.0实现AlexNet网络

1.AlexNet网络简介作为LeNet网络提出后的第一个比较成熟的网络，AlexNet不负众望的在2012年的ImageNet比赛中以远超第二名的成绩夺
starlet_kiss·2022-11-20 22:39

NNDL 实验六 卷积神经网络（3）LeNet实现MNIST

文章目录5.3基于LeNet实现手写体数字识别实验5.3.1MNIST数据集5.3.1.1数据预处理5.3.2模型构建5.3.2.1构建LeNet-5模型：5.3.2.2模型测试5.3.2.3测试两个网络的运算速度
plum-blossom·2022-11-20 21:47

深度学习笔记Week5

池化（pooling）层LeNet深度卷积神经网络（AlexNet）自回归模型（AutoregressiveModel）马尔科夫模型(MarkovModel)池化（pooling）层它具有双重目的：降低卷积层对位置的敏感性
[email protected]·2022-11-20 21:26

什么是GoogleNet？什么是Inception？GoogleNet结构详解（2014年）

googleNet是2014年的ILSVRC的冠军模型，GoogleNet做了更大胆的网络上的尝试，而不是像vgg继承了lenet以及alexnet的一切框架。
微信公众号[机器学习炼丹术]·2022-11-20 19:18

Inception网络

例如第一个得到广泛关注的AlexNet，它本质上就是扩展LeNet的深度，并应用一些ReLU、Dropout等技巧。
DLANDML·2022-11-20 19:16

【12】Inception（GoogLeNet）网络

例如第一个得到广泛关注的AlexNet，它本质上就是扩展LeNet的深度，并应用一些ReLU、Dropout等技巧。
j_qin·2022-11-20 19:05

（一）Lenet5 手写数字识别原理及代码解析

模型简单，本地可跑论文参考：Gradient-basedlearningappliedtodocumentrecognitionMNIST手写数据集50000个训练数据10000个测试数据图像大小28×2810类（0-9）一、python预安装库pipinstalltorchpipinstalltorchvisionpipinstallopencv-pythonpipinstallmatplotl
我要糖·2022-11-20 18:12

深度学习 基于pytorch实现Lenet5对手势数据集进行分类

先来看看需求导入数据，转化为tensor这里的两个文件需要自己进行下载，资源在我的资源中，路径改成自己的即可importnumpyasnpimporth5pyfromurllib3.filepostimportwriterfromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriterdefload_dataset():train_dataset=h5py.File('
无bug代码搬运工·2022-11-20 17:37

model.py篇

model.py篇目录如下：引言找LeNet5网络结构书写代码测试结果函数解释引言卷积主要用于特征的提取，而model.py则是为了从输入信息中筛选出我们需要的信息。
樱木之·2022-11-20 17:05

【浙江大学机器学习胡浩基】05 深度学习

目录第一节历史发展多层神经网络的劣势大事件第二节自编码器自动编码机(Auto-encoder)的结构第三节卷积神经网络LeNetLeNet结构降采样层MNIST数据集第四节卷积神经网ALEXNETALEXNET结构相比于LeNet
南鸢北折·2022-11-20 15:03

第一个卷积神经网络：LeNet

目录一、LeNet网络的介绍二、LeNet-5的网络结构和工作原理编辑二、pytorch的代码实现三、模型的修改和测试1、将两个平均池化层修改为最大池化层2、将激活函数改为ReLu函数，lr=0.1,epoch
我闻 如是·2022-11-20 15:28

AlexNet

相比于LeNet网络，Alexnet深度更深，参数更多，应用更广泛。为了改善性能，引入了ReLU、Dropout和LRN等方法，并使用了双GPU加速。
我闻 如是·2022-11-20 15:51

经典卷积神经网络模型 - ResNet

文章目录经典卷积神经网络模型-ResNet综述与模型创新点模型结构残差模块经典ResNet模型模型复现残差模块构建ResNet经典卷积神经网络模型-ResNet综述与模型创新点伴随着LeNet，AlexNet
WBZhang2022·2022-11-20 14:23

CNN基础论文 精读+复现----LeNet5 (二)

文章目录复现准备数据部分搭建网络结构C1层：S2层:C3层：S4层:C5层:F6层：Output层:损失函数与优化器：复现准备论文开头的一些概念和思想已经分析完.没看过的可以去看一下，CNN基础论文复现----LeNet5
深度不学习！！·2022-11-20 14:54

CNN基础论文 精读+复现----LeNet5 (一)

文章目录前言第1-3页第4页第5-6页第7-9页LeNet5原版论文已经放到了GitHub上:点我下载前言大致看了一下文章，一共45页，属实是有点长啊。
深度不学习！！·2022-11-20 14:53

实现MNIST手写数字体的识别

文章目录实现MNIST手写数字体的识别前言一、数据集操作二、构造网络1.Vgg16_net网络2.LeNet5网络三、训练、测试函数四、全部代码五、可视化总结前言对于这个数据集输入是图像大小是28*28
小啊磊BLUE·2022-11-20 13:08

cs231n_2018_lecture09_notes_知名CNN结构分析

LeNet-5简单的5层网络，常用于字母识别，结构：input->conv->pool->conv->pool->conv->fc->fc(ou
is_fight·2022-11-20 13:55

NNDL 实验六 卷积神经网络（3）LeNet实现MNIST

目录5.3基于LeNet实现手写体数字识别实验5.3.1数据5.3.1.1数据预处理5.3.2模型构建5.3.3模型训练5.3.4模型评价5.3.5模型预测使用前馈神经网络实现MNIST识别，与LeNet
cdd04·2022-11-20 12:36

卷积神经网络

卷积神经网络用数学的方式实现感受野-卷积LeNetAlexNet更深更大的LeNet丢弃法、Relu、MaxPoolingVGG多个VGG块（33卷积，22池化）后接全连接层GoogLeNet中InceptionResNet
锡安sion·2022-11-20 10:50

【DeepLearning】【Caffe】基于Caffe官方教程简单介绍caffe和pycaffe接口使用方法

本文基于Caffe官方教程中的手写体数字识别项目记录caffe和pycaffe的使用方法.文章目录1.MNIST和LeNet2.使用caffe命令行接口训练模型2.1准备数据集2.2定义LeNet模型2.3
RadiantJeral·2022-11-20 09:38

NNDL 实验六 卷积神经网络（3）LeNet实现MNIST

文章目录5.3基于LeNet实现手写体数字识别实验5.3.1数据5.3.1.1数据预处理5.3.2模型构建5.3.3模型训练5.3.4模型评价5.3.5模型预测选做题使用前馈神经网络实现MNIST识别，
凉堇·2022-11-20 08:16
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