LeNet

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-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

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

【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

【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

【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

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

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

(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LeNet5基于ResNet50五、模型预测基于OpenCV
Want595·2023-11-02 08:20

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LeNet5的作者(YannLeCun)。资源论文原文https:
我真的爱发明·2023-11-01 18:57

《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

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

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

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

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LeNet5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

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

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

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LeNet5到VGG(基于深度的设计)LeNet5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

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

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

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

(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

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

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

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

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

【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2LeNet-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

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

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：LeNet16x5x5x120=48k；AlexNet256x5x5x4096=26M;VGG512x7x7x4096=102M
橙子吖21·2023-10-19 18:59

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——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

【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LeNet2.1.5
猛码Memmat·2023-10-18 23:19

【Note】CNN与现代卷积神经网络part2（附Pytorch代码）

多输入通道1.4.2多输出通道1.4.31×1卷积层1.4.4Summary1.5汇聚层1.5.1最大汇聚层和平均汇聚层1.5.2填充和步幅1.5.3多个通道1.5.4Summary1.6卷积神经网络（LeNet
猛码Memmat·2023-10-18 23:49

卷积神经网络手写字符识别 - 深度学习 计算机竞赛

文章目录0前言1简介2LeNet-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
Mr.D学长·2023-10-18 15:25

CNN经典网络模型详解（GoogLeNet-pytorch实现）

VGG继承了LeNet以及AlexNet的一些框架结构，而GoogLeNet则做了更加大胆的网络结构尝试，虽然深度只有22层，但大小却比
浩波的笔记·2023-10-18 00:34

《动手学深度学习》(四) -- LeNet、AlexNet、VGG、NiN、GoogLeNet、ResNet、DenseNet 实现

上一小节学习了卷积神经网络的卷积层和池化层的实现，趁热打铁继续学习现代卷积神经网络的搭建，欢迎小伙伴们一起学习和交流~为了能够应⽤softmax回归和多层感知机，我们⾸先将每个⼤小为28×2828\times2828×28的图像展平为⼀个784维的固定⻓度的⼀维向量，然后⽤全连接层对其进⾏处理。而现在，我们已经掌握了卷积层的处理⽅法，可以在图像中保留空间结构。同时，⽤卷积层代替全连接层的另⼀个好处
长路漫漫2021·2023-10-17 23:38

2.1 LeNet（霹雳吧啦Wz笔记）

代码链接：deep-learning-for-image-processing/pytorch_classification/Test1_official_demoat58cb021d67b8c77ce1d703322e159cd7c6d73b0b·WZMIAOMIAO/deep-learning-for-image-processing(github.com)model.pyimporttorc
Cai-Gbro·2023-10-16 19:02

3500/15 106M1079-01 支持先进和复杂的人工智能计算

它支持各种类型的卷积神经网络(CNN)模型，如Resnet-18、Resnet-34、Vgg16、GoogleNet和leNet，以及主流的深度学习框架，包括C
zhang13365909307·2023-10-16 17:50

LeNet-5 – A Classic CNN Architecture

LeNet诞生于1994年，是最早的卷积神经网络之一，并且推动了深度学习领域的发展。自从1988年开始，在许多次成功的迭代后，这项由YannLeCun完成的开拓性成果被命名为LeNet5。
跟着大数据和AI去旅行·2023-10-16 13:53

图像分类经典网络架构

目录1、基本架构2、如何设计网络3、LeNet-54、AlexNet5、VGG-16/VGG-196、GoogLeNet7、Inceptionv3/v48、ResNetILSVRC9、preResNet10
Q渡劫·2023-10-15 11:24

论文阅读：

来源：公众号看到一篇文章原文：https://arxiv.org/pdf/2301.04275.pdf代码：GitHub-fengluodb/LENet:LENet:LightweightAndEfficientLiDARSemanticSegmentationUsingMulti-ScaleConvolutionAttention0
shiyueyueya·2023-10-15 05:33

卷积神经网络CNN基础知识

目录1前言2卷积神经网络CNN2.1LeNet-5相关介绍2.2CNN基本结构2.2.1卷积层2.2.2池化层（下采样层）2.2.3全连接层2.2.3.1激励层（非线性激活）2.2.3.2线性层2.2.3.3Dropout
JiA-Bai·2023-10-13 15:48
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