E-COM-NET
首页
在线工具
Layui镜像站
SUI文档
联系我们
推荐频道
Java
PHP
C++
C
C#
Python
Ruby
go语言
Scala
Servlet
Vue
MySQL
NoSQL
Redis
CSS
Oracle
SQL Server
DB2
HBase
Http
HTML5
Spring
Ajax
Jquery
JavaScript
Json
XML
NodeJs
mybatis
Hibernate
算法
设计模式
shell
数据结构
大数据
JS
消息中间件
正则表达式
Tomcat
SQL
Nginx
Shiro
Maven
Linux
LeNet
深度学习卷积神经网络参数计算难点重点
目录一、卷积层图像输出尺寸二、池化层图像输出尺寸三、全连接层输出尺寸四、卷积层参数数量五、全连接层参数数量六、代码实现与验证以
LeNet
5经典模型为例子并且通道数为1
LeNet
5网络有7层:1.第1层:
青枫浦上看桃花
·
2023-11-25 03:40
深度学习
cnn
人工智能
VDL-第二节CNN(上)
人类视觉系统层次结构②局部感受野③从神经网络到卷积神经网络④局部连接的实现方式⑤通过卷积操作实现⑥卷积的作用⑦池化操作⑧卷积神经网络与多层感知器对比⑨多通道的卷积如何实现⑩卷积神经网络示意图Ⅱ发展历程一、
LeNet
jiererer
·
2023-11-23 04:47
cnn
人工智能
神经网络
PyTorch实现
LeNet
-5网络模型
一、参考资料pytorch-models【pytorch】(七)卷积网络:
LeNet
-5二、
LeNet
-5相关介绍1.
LeNet
-5网络结构三、代码实现1.搭建
LeNet
-5模型importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassLeNet5
花花少年
·
2023-11-21 17:11
深度学习
pytorch
人工智能
LeNet-5
MindSpore基础教程:
LeNet
-5 神经网络在MindSpore中的实现与训练
MindSpore基础教程:
LeNet
-5神经网络在MindSpore中的实现与训练官方文档教程使用已经弃用的MindVision模块,本文是对官方文档的更新深度学习在图像识别领域取得了显著的成功,
LeNet
繁星意未平
·
2023-11-20 20:29
AI
神经网络
人工智能
深度学习
pytorch实现batch normalization
目录一:回顾二:批量规范化训练深层网络三:完整代码测试:以
LeNet
为例子,增加BN层的效果四:争议五:小结所有项目代码+UI界面一:回顾上一篇我们讲解了GoogLeNet以及它使用的NiN块,使用1x1
QTreeY123
·
2023-11-20 13:58
深度学习
人工智能
cnn
神经网络
batch
深度学习笔记-GCN+卷积方式汇总
大卷积核优点:感受域大举例:AlexNet、
LeNet
等网络都使用了较大的卷积核,例如5x5,11x11缺点:参数量大,计算量大(硬件设备不成熟的情况下需要进行分组计算)小卷积核优点:参数量少;计算量少
地表最菜研究生
·
2023-11-20 11:39
深度学习笔记
论文
语义分割
深度学习
计算机视觉
深度学习------tensorflow2.0,keras实现卷积神经网络(
LeNet
-5、AlexNet-8、VGGNet-16)
1.
LeNet
-5卷积神经网络实现mnist数据集方法一:fromtensorflow.kerasimportlayers,models,metrics,optimizers,activations,losses
小飞龙程序员
·
2023-11-18 20:32
深度学习
keras
深度学习
cnn
竞赛 题目:基于卷积神经网络的手写字符识别 - 深度学习
文章目录0前言1简介2
LeNet
-5模型的介绍2.1结构解析2.2C1层2.3S2层S2层和C3层连接2.4F6与C5层3写数字识别算法模型的构建3.1输入层设计3.2激活函数的选取3.3卷积层设计3.4
iuerfee
·
2023-11-15 18:17
python
lenet
5手写数字识别
LeNet
-5(也称为
LeNet
)是一种经典的卷积神经网络(CNN),最初由YannLeCun等人于1998年提出,用于手写数字识别。
南抖北快东卫
·
2023-11-14 08:37
LeNet-5
Pytorch使用多层感知机完成MNIST手写数字识别(更新:
LeNet
实现Fashion-MNIST手写数字识别)
综述数据集:MNIST手写数字数据集网络架构:定义了一个三层的一个感知机,其中输入层有28*28个结点,输出层有9个结点,隐藏层为512个神经元(模型中隐藏层的个数不用太多就可以)损失函数:使用的是交叉熵损失函数优化器:使用的是Adam优化器数据集对于图像的表示方法有很多,其中包括二值图像:用0表示黑色,用1表示白色;灰度图像:不仅仅有黑色和白色,还包括灰色、深灰色等,可以用256个灰度等级进行表
♡Coisíní♡
·
2023-11-14 05:13
pytorch
python
人工智能
人工智能-卷积神经网络(
LeNet
)
LeNet
,它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。这
白云如幻
·
2023-11-12 09:36
人工智能
代码笔记
PyTorch
人工智能
cnn
神经网络
人工智能-深度卷积神经网络(AlexNet)
深度卷积神经网络(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。
白云如幻
·
2023-11-12 09:36
人工智能
代码笔记
PyTorch
人工智能
cnn
神经网络
深度学习经典和最新模型
1.深度学习基础-线性神经网络,多层感知器2.卷积神经网络-
lenet
,alexnet,vgg,inception,resnet3.循环神经网络-RNN,GRU,LSTM,seq2seq4.注意力机制-
钟逸0822
·
2023-11-12 06:17
数据挖掘
计算机视觉
机器学习
目标检测
人工智能
【读点论文】结构化剪枝
早在1998年,LeCun等人使用少数几个基本结构组成5层的
LeNet
-5网络,并在MNIST数据集上得到了98.9%的分类精度,但此时的深度神经网络还相对简单,并且只能用于简单的任务上;在2012年的
羞儿
·
2023-11-11 20:46
论文笔记
剪枝
算法
机器学习
【深度学习】我用 PyTorch 复现了
LeNet
-5 神经网络(自定义数据集篇)!
在上三篇文章:这可能是神经网络
LeNet
-5最详细的解释了!我用PyTorch复现了
LeNet
-5神经网络(MNIST手写数据集篇)!
风度78
·
2023-11-10 16:55
人工智能
神经网络
python
tensorflow
机器学习
【神经网络】【GoogleNet】
之前的
LeNet
为以后的神经网络模型打下了一个基础的框架,真正让神经网络模型在外界广泛引起关注的还是AlexNet,在AlexNet之后也出现了相应对他的改进,或多或少会有一些效果。但是
zwh1298454060
·
2023-11-10 08:06
神经网络
神经网络
人工智能
深度学习
深度学习奠基作VGG《Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition》(现代卷积神经网络/网络结构)
1、使用块的VGG网络VGG是一个使用块的网络AlexNet最大的问题是什么呢,就是长的不规则,就像是一个变大的
LeNet
,这里加一点那里加一点。
机器学习杨卓越
·
2023-11-09 13:20
计算机视觉经典论文
深度学习
人工智能
使用Tensorflow进行完整的深度神经网络CNN训练完成图片识别案例2
卷积神经网络•Convolutionalneuralnetworks•视觉皮层、感受野,一些神经元看线,一些神经元看线的方向,一些神经元有更大的感受野,组合底层的图案•1998年YannLeCun等人推出了
LeNet
海宝7号
·
2023-11-07 03:36
python2021
深度学习
tensorflow
dnn
cnn
(1998,
LeNet
-5)Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition
有了前面几篇论文的经验积累,YanLeCun在1998年的这篇论文中正式提出了
LeNet
-5—第一个广为人知的经典CNN网络模型。
运动小爽
·
2023-11-03 21:05
深度学习系列-数据集介绍
最早的深度卷积网络
LeNet
便是针对此数据集的,当前主流深度学习框架几乎无一例外将MNIST数据集的处理作为介绍及入门第一教程,其中
飞天小小猫
·
2023-11-03 17:05
深度学习实战:基于TensorFlow与OpenCV的手语识别系统
文章目录写在前面基于TensorFlow与OpenCV的手语识别系统安装环境一、导入工具库二、导入数据集三、数据预处理四、训练模型基于CNN基于
LeNet
5基于ResNet50五、模型预测基于OpenCV
Want595
·
2023-11-02 08:20
#
《
Python实战100例
》
深度学习
tensorflow
opencv
TensorFlow实现
LeNet
-5
我们依然使用之前的MNIST数据集,通过构建简单的
LeNet
-5卷积神经网络来进行训练。
RunningSucks
·
2023-11-02 05:31
论文翻译-ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
网上流行说Hinton、LeCun和Bengio是神经网络领域三巨头,LeCun就是
LeNet
5的作者(YannLeCun)。资源论文原文https:
我真的爱发明
·
2023-11-01 18:57
AlexNet
CNN
神经网络
图像分类
《动手学》:卷积神经网络进阶_课后作业
深度卷积神经网络(AlexNet)
LeNet
:在大的真实数据集上的表现并不尽如⼈意。1.神经网络计算复杂。2.还没有⼤量深⼊研究参数初始化和⾮凸优化算法等诸多领域。
木头杨_88f8
·
2023-11-01 17:29
PyTorch复现
LeNet
PytTorch复现LeNetLeNet创新点
LeNet
使用PyTorch实现
LeNet
.pytrain.pypredict.pyLeNetLeNet是一个较为简单的卷积神经网络。
宏函数
·
2023-11-01 15:05
深度学习
python
pytorch
深度学习
神经网络
LeNet
-5
LeNet
-5YannLeCun在1998年的文章《Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecognition》是卷积神经网络的开山之作。
CV_lsc
·
2023-10-31 18:32
paddle模型定义
__all__)##模型组网并初始化网络#
lenet
=paddle.vision.models.
LeNet
(num_classes=10)#print(type(
lenet
))##可视化模型组网结构和参数
一壶浊酒..
·
2023-10-30 18:13
paddle
python
深度学习
人工智能
动手学深度学习——第七次学
LeNet
(
LeNet
-5)由两个部分组成:卷积编码器和全连接层密集块卷积把高宽不断变小,把通道数逐渐增多,(最后高宽会变成,通道会变得很大,然后做全连接进行输出)通道信息可以看成是空间的模式,抽出来压缩的信息放到不同的通道里面
湘溶溶
·
2023-10-30 16:50
机器学习
深度学习
深度学习
人工智能
基于libtorch的Alexnet深度学习网络实现——Cifar-10数据集分类(提升准确率)
“在前文中,我们搭建了Alexnet网络并用于Cifar-10数据集的训练与分类,可是对验证数据分类的准确率只达到56.59%,这个准确率对于比
Lenet
-5网络更复杂的Alexnet网络来说并不理想,
萌萌哒程序猴
·
2023-10-28 11:26
深度学习
人工智能
深度学习
神经网络
python
tensorflow
AlexNet
AlexNet和
LeNet
的设计理念非常相似,但也存在显著差异。首先,AlexNet比相对较小的
LeNet
5要深得多。AlexNet由八层组成:五个卷积层、两个全连接隐藏层和一个全连接输出层。
来一瓶82年的拉菲就好
·
2023-10-28 06:17
深度学习
深度学习
神经网络
机器学习
6.卷积神经网络
填充和步幅二、D2L代码注意点三、QANo.3卷积层里的多输入和多输出通道一、多输入和多输出通道二、D2L代码注意点三、QANo.4池化层一、池化层二、D2L代码注意点三、QANo.5经典卷积神经网络
LeNet
霸时斌子
·
2023-10-28 05:24
深度学习-李沐
cnn
人工智能
神经网络
图像分类、目标检测、语义分割、实力分割
常用网络模型常用数据集•
LeNet
•AlexNet•VGG•GoogLeNet•ResNet•ResNeXt•MobileNet_V1_V2•MobileNet_V3•ShuffleNet_V1_
m沐七
·
2023-10-28 04:14
分类
深度学习
计算机视觉
神经网络densecnn_卷积神经网络(CNN)的结构设计都有哪些思想?
1从
LeNet
5到VGG(基于深度的设计)
LeNet
5不是CNN的起点,但却是它的helloworld,让大家看到了卷积神经网络商用的前
sfhvz
·
2023-10-28 00:09
神经网络densecnn
动手学深度学习—批量规范化(代码详解)
批量规范化1.训练深层网络2.批量规范化层2.1全连接层2.2卷积层3.从零实现批量规范化层4.使用批量规范化层的
LeNet
批量规范化(batchnormalization),可持续加速深层网络的收敛速度
緈福的街口
·
2023-10-26 22:28
深度学习
深度学习
人工智能
python
深度神经网络为何成功?其中的过程、思想和关键主张选择
LeNet
(1989)在小数据集上取得了很好的效果,但是在更大、更真实地数据集上训练卷积神经网络地性能和可行性还有待研究。与神经网络竞争的是传统机器学习方法,比如SVM(支持向量机)。
xw555666
·
2023-10-26 12:54
dnn
人工智能
神经网络
经典卷积神经网络 - NIN
AlexNet和VGG对
LeNet
的改进主要在于如何扩大和加深这两个模块。或者,可以想象在这个过程的早期使用全连接层。然而,如果使用了全连
mango1698
·
2023-10-26 04:51
Python
1024程序员节
pytorch
cnn
深度学习
搭建神经网络模型
最后模型预测(分类)importtorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassLeNet(nn.Module):def__init__(self):super(
LeNet
Strive_LiJiaLe
·
2023-10-26 03:03
深度学习-图像分类
神经网络
卷积
深度学习
卷积神经网络
深度学习网络——卷积神经网络
卷积神经网络之间的比较
LeNet
:
LeNet
可以在早期的小数据集上取得好的成绩,但是在更大的真实数据集上的表现并不尽如人意。
追光者_GY(*>.<*)
·
2023-10-25 00:13
动手学深度学习—网络中的网络NiN(代码详解)
LeNet
、AlexNet和VGG都有一个共同的设计模式:通过一系列的卷积层与汇聚层来提取空间结构特征;然后通过全连接层对特征的表征进行处理。
緈福的街口
·
2023-10-24 20:55
深度学习
1024程序员节
深度学习
人工智能
(一)深度学习系列之
LeNet
-5网络介绍以及pytorch代码实现手写数字识别
图1:
LeNet
-5网络结构图1.网络各层参数解析:1.1INPUT层:首先是数据输入层,输入图像尺寸统一是归一化后的32x32。1.2C
老邱生
·
2023-10-24 02:00
深度学习
神经网络
cnn
python
Pytorch深度学习快速入门—
LeNet
简单介绍(附代码)
一、网络模型结构
LeNet
是具有代表性的CNN,在1998年被提出,是进行手写数字识别的网络,是其他深度学习网络模型的基础。如下图所示,它具有连狙的卷积层和池化层,最后经全连接层输出结果。
摘星星的屋顶
·
2023-10-24 02:29
Python相关知识
深度学习
pytorch
人工智能
LeNet
#包含了两个卷积层以及一个全连接层,最后通过softmax激活函数输出分类结果。其中,第一层包含20个5x5的卷积核,第二层包含50个5x5的卷积核。每个卷积层在卷积之后都会接一个ReLU激活函数,并且紧随其后进行最大池化操作。全连接层包含500个神经元,使用ReLU作为激活函数。最后输出层的神经元数量与分类类别相同,使用softmax作为激活函数。#importthenecessarypacka
zhuayun
·
2023-10-23 15:38
tensorflow
深度学习
python
经典卷积神经网络 -
LeNet
LeNet
模型包含了多个卷积层和池化层,以及最后的全连接层用于分类。其中,每个卷积层都包含了一个卷积操作和一个非线性激活函数,用于提取输入图像的特征。
code_weic
·
2023-10-23 14:10
Python
cnn
深度学习
神经网络
LeNet
(pytorch实现
LeNet
本文编写了一个简单易懂的
LeNet
网络,并在F-MNIST数据集上进行测试,允许使用GPU计算在这里插入代码片importtorchfromtorchimportnn,optimimportd2lzh_pytorchasd2ldevice
平平平安喔
·
2023-10-23 02:21
pytorch
python
人工智能
【毕业设计】深度学习手写字符识别系统 - python 卷积神经网络
文章目录0前言1简介2
LeNet
-5模型的介绍2.1结构解析2.2C1层2.3S2层2.3.1S2层和C3层连接2.4F6与C5层3写数字识别算法模型的构建3.1输入层设计3.2激活函数的选取3.3卷积层设计
caxiou
·
2023-10-21 16:54
毕业设计
大数据
深度学习
python
卷积神经网络
基于神经网络的图像识别研究
研究人员一直在改进CNN的架构,如
LeNet
、AlexNet、VGG、GoogLeNet和ResNet,以提高图像分类性能。2.目标检测:目标检测是一项重要任务,旨在识别图像中的不同对象
matlabgoodboy
·
2023-10-20 07:14
计算机视觉
动手学深度学习——网络中的网络NIN
1、全连接层的问题卷积层需要较少的参数;但卷积层后的第一个全连接层的参数:
LeNet
16x5x5x120=48k;AlexNet256x5x5x4096=26M;VGG512x7x7x4096=102M
橙子吖21
·
2023-10-19 18:59
动手学深度学习
深度学习
网络
cnn
pytorch
神经网络
一些经典的神经网络(第17天)
是早期成功的神经网络;先使用卷积层来学习图片空间信息然后使用全连接层来转到到类别空间【通过在卷积层后加入激活函数,可以引入非线性、增加模型的表达能力、增强稀疏性和解决梯度消失等问题,从而提高卷积神经网络的性能和效果】
LeNet
你不困我困
·
2023-10-19 09:58
深度学习
神经网络
深度学习
pytorch
深度学习——批量规范化(Batch Normalization)
深度学习——批量规范化(BatchNormalization)文章目录前言一、训练深层网络二、批量规范化层2.1.全连接层2.2.卷积层2.3.预测过程中的批量规范化三、从零实现四、使用批量规范化层的
LeNet
星石传说
·
2023-10-19 09:19
python篇
深度学习
人工智能
【Note】CNN与现代卷积神经网络part3(附PyTorch代码)
现代卷积神经网络2.1批量规范化2.1.1训练深层网络2.1.2批量规范化层2.1.2.1全连接层2.1.2.2卷积层2.1.2.3预测过程中的批量规范化2.1.3从零实现2.1.4使用批量规范化层的
LeNet
2.1.5
猛码Memmat
·
2023-10-18 23:19
main.dl
cnn
pytorch
人工智能
上一页
1
2
3
4
5
6
7
8
下一页
按字母分类:
A
B
C
D
E
F
G
H
I
J
K
L
M
N
O
P
Q
R
S
T
U
V
W
X
Y
Z
其他