LeNet

【PyTorch改进】提升ResNet34网络在CIFAR10数据集上的准确率

相较于LeNet-5网络，准确率有了很大的提升。
爱吃零食的苦学僧·2023-02-04 16:18

花书-卷积神经网络

知识框架卷积池化（引入了平移不变性，）全局连接层（多层感知机）卷积神经网络应用(分类上)图像分类大赛(ResNEt网络比人类识别图像的性能还要好，深度也越来越深)各大CNN模型重难点参考资料：(CNN祖爷爷-LeNet
维他柠檬可乐·2023-02-04 15:43

计算机视觉--历史发展回顾

计算机视觉–历史发展回顾文章目录计算机视觉--历史发展回顾前言一、神经生理学家的启发二、第一台数字扫描仪的发明三、感知机四、CV的标志性诞生五、CV崛起--LeNet的划时代六、感知分组七、CNN领跑小结前言如今
karcat·2023-02-04 10:24

【OpenMMLab 实战营打卡 - 第1课】

典型的CNN：LeNet，AlexNet，Inception，残差网络。卷积操作的方式：普通卷积，反卷积，膨胀卷积。
weixin_46295441·2023-02-04 07:26

图像分类综述 & basic trick summary

图像分类在许多领域都有着广泛的应用按照被提出的时间顺序，涵盖如下卷积神经网络：LeNet：YanLeCun等人于1998年第一次将卷积神经网络应用到图像分类任务上，在手写数字识别任务上取得了巨大成功。
Back550·2023-02-04 00:30

深入浅出PyTorch-PyTorch的主要组成模块

目录1.基本配置2.数据读入3.模型构建3.1神经网络的构造3.2神经网络中常见的层常见网络层的构造常见的网络层3.3模型示例卷积神经网络（LeNet）深度卷积神经网络（AlexNet）4.模型初始化5
百分之七.·2023-02-03 14:20

（转载）Convolutional Neural Networks卷积神经网络

ConvolutionalNeuralNetworks卷积神经网络Contents一：前导BackPropagation反向传播算法网络结构学习算法二：ConvolutionalNeuralNetworks卷积神经网络三：LeCun的LeNet
tina_ttl·2023-02-03 09:17

PyTorch实现基于LeNet-5的CIFAR-10数据集的分类

一、LeNet-5模型设计关于LeNet-5模型的详细描述请参考这里。本文实现如图1所示的LeNet-5模型。
心️升明月·2023-02-03 00:30

Pytorch：多GPU训练网络与单GPU训练网络保存模型的区别

nn.DataParallel】：gpu_ids=[0,1,2,3]device=t.device("cuda:0"ift.cuda.is_available()else"cpu")#只能单GPU运行net=LeNet
huangpg丶·2023-02-02 18:35

FPGA部署卷积神经网络之量化 Caffe restretto 量化工具解析

Cafferestretto动态量化主要记录下DYNAMIC_FIXED_POINT模式下对Lenet5的量化过程。
鹏宝阿加西·2023-02-02 13:27

深度学习2.2-经典网络

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-5、AlexNet和VGGNet，开始吧。
ygl_9913·2023-02-02 13:53

深度学习—常见的神经网络结构

一、卷积神经网络结构常见的卷积神经网络结构：服务器上：LeNet、AlexNet、VGG、InceptionV1-V4、Inception-ResNet、ResNet手机上：SqueezNet、NASNet
小虾仁芜湖·2023-02-02 03:00

机器学期第一学期小结

一、本学期的的总结：本学期从第一个网络LeNet写起，到AlexNet，再到VGG16。期间使用LeNet做了手写数字识别，使用AlexNet做了猫狗大战的分类。
Qin_xian_shen·2023-02-01 17:35

对Finger-vein biometric identification using convolutional neural network的理解以及扩展应用

LeCun等人提出了一种称为Lenet-5的知名CNN架构。在手写识别问题中应用的Lenet-5CNN，包括了执行卷积与降采样操作交替的七个层。
furuiyang_·2023-02-01 16:19

浅谈常见的基础神经网络

LeNet:基本结构：INPUT输入层、C1卷积层、S2池化层、C3卷积层、S4池化层、C5卷积层、F6全连接层、Output全连接层。
凤枭香·2023-01-31 23:31

卷积神经网络结构——LeNet-5（卷积神经网络入门，Keras代码实现）

1998年LeCun和Bengio等人利用LeNet-5网络在手写体数字识别领域上的识别效果超过了传统方法，从此开启了卷积神经网络的在图像上的应用大门。
松涛声·2023-01-31 06:05

动手学深度学习-学习笔记（五）

本文的主要内容有：：卷积神经网络基础；leNet；卷积神经网络进阶一、卷积神经网络基础本节我们介绍卷积神经网络的基础概念，主要是卷积层和池化层，并解释填充、步幅、输入通道和输出通道的含义。
花花世界1202·2023-01-30 10:15

PyTorch学习—8.模型创建步骤与nn.Module属性

一、模型的创建  模型的构建有两个要素：下面我们以LeNet模型为例，展示其模型创建过程classLeNet(nn.Module):#初始化构建子模块def__init__(self,classes):
哎呦-_-不错·2023-01-29 23:37

PyTorch实战案例（四）——利用PyTorch实现卷积神经网络LeNet-5

目录一、案例描述二、代码详解2.1定义模型2.2检查模型2.3构建加载数据集函数2.4数据集可视化2.5开始训练2.6测试准确率三、完整代码一、案例描述本文将介绍利用PyTorch实现卷积神经网络LeNet
wendy_ya·2023-01-29 21:54

pytorch与keras的相互转换（代码以LeNet-5为例）

本文以LeNet-5为例，简单介绍pytorch与keras的相互转换。
wendy_ya·2023-01-29 21:53

Tensorflow深度学习笔记5 经典卷积神经网络--Alexnet

Tensorflow深度学习算法原理与编程实战》第八章论文：《ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks》背景介绍第一个典型的CNN是LeNet5
(●—●)_(●—●)·2023-01-27 11:27

2D网络模型框架总结1

Lenet-5LeNet-5是一种用于手写体字符识别的非常高效的卷积神经网络。卷积神经网络能够很好的利用图像的结构信息。卷积层的参数较少，这也是由卷积层的主要特性即局部连接和共享权重所决定。
weixin_42974513·2023-01-27 11:54

Python TensorFlow框架 实现手写数字识别系统

1LeNet-5模型
啊啊啊啊最终·2023-01-27 08:16

初识卷积神经网络(4)-经典卷积网络-1

如下图(来自慕课官网):LeNet1998年由LeCun提出，用于解决手写数字识别(MNIST)。
&永恒的星河&·2023-01-26 20:56

pytorch 实现MNIST手写数字识别

在之前的文章中，我们使用pytorch下载并转换了MNIST的数据集，今天我们实现LeNet-5网络，使用下载的训练集对网络进行训练，然后使用测试集测试最终的效果。
后厂村张先生·2023-01-25 15:09

pytorch深度学习基础（十）——LeNet结构与训练

LeNet结构、训练与预测前言引入包模型构建加载数据集累加器精度训练前言LeNet是一个较为简单的线性卷积模型，最早是应用于手写数字识别，提到手写数字识别就不得不提到mnist数据集，而为了与后续其他较强的模型进行对比
艾醒(AiXing-w)·2023-01-25 10:39

人工智能原理自学（四）——Keras手写体识别实验、卷积神经网络入门

目录经典数据集mnist与手写体识别全连接神经网络的图像输入与问题思考卷积操作的引入与简单卷积核示例基于全连接神经网络的代码实现：卷积神经网络：图像识别实战经典卷积神经网络结构：LeNet-5LeNet
Vulcan_Q·2023-01-24 11:45

【人工智能原理自学】卷积神经网络：图像识别实战

目录一、“卷”二、LeNet-5网络一、“卷”这节课我们来看如何把卷积运算融入到神经网络中，我们还是以上节的“5”为例：这是一张8*8的灰度图，用一个3*3的卷积核对它进行卷积，输出一个6*6的结果，我们把这个做卷积运算的一层称为卷积层
文艺倾年·2023-01-24 11:13

【Takk系列】Zynq\FPGA\PYNQ实现的CNN LeNet加速系列视频教学

该系列由浅入深，核心代码行行编写并实时讲解，由7个部分组成：神经网络的理论基础：包括神经元结构，感知机模型，反向传播等理论介绍以及Matlab实现。便于各位对后续CNN模型有一个理论基础。卷积神经网络CNN理论基础：包括卷积运算、池化、激活函数、全连接网络层等介绍，同时使用Matlab实现，手写网络，不调用第三方集成库，让各位能够清晰明了实际运算的过程。这是后续进行并行优化设计的基础。CNN硬件优
Taneeyo·2023-01-23 14:29

使用LeNet5对CIFAR10数据集进行识别分类（pytorch）

LeNet5是一个最早的深度模型，结构如图：CIFAR10数据集包含60000张RGB3通道彩色图片，每个图片大小为32*32，这些图像分为10个类别，每个类别6000张。
张十八员外·2023-01-23 11:08

Deep Learning Networks: CNN-, RNN-

没有详细展开，只是做一个整理*持续整理中年份表：yearBasesCNN-RNN-其他1974BP1986JordanNet1989UAT1990ElmanNet1993SN1997BRNNLSTM1998LeNet52010ReLU2012DropoutDAAlexNet2014R-CNNSPPNetNINGRUGANAttention2015BNVGGFastR-CNNResNetFCN20
gogottt·2023-01-22 08:51

深度学习篇之tensorflow(3) ---架构介绍篇一

卷积神经网络架构简介多层架构卷积神经网络LeNet简介AlexNetCGGNet较小的过滤器其他技巧和贡献简介卷积神经网络常常又称为ConvNets、CNNs，在过去几年中，计算机视觉的研究聚焦于卷积神经网络
落春只在无意间·2023-01-21 10:13

Pytorch之训练的完整过程(最终篇)

train.pyimporttorchvisionfromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriterfromnote9_LeNetimport*fromtorchimportnnfromtorch.utils.dataimportDataLoader其中note9_LeNet
MrRoose·2023-01-21 08:17

[笔记]--tensorrt及神经网络常用的.wts权重格式解析

介绍.wts是一种可解释性文本对于一个例子lenet5.wts来说，这里我们展示他的一部分。
orangezs·2023-01-20 17:42

手把手教你用MindSpore训练一个AI模型！

和上一章的场景一致，我们要训练的模型是用来对手写数字图片进行分类的LeNet5模型请参考（http://yann.lecun.com/exdb/lenet/）。
昇思MindSpore·2023-01-20 15:59

Network in Network（NIN）网络结构详解，网络搭建

LeNet,AlexNet,VGG都秉承一种设计思路：先用卷积层构成的模块提取空间特征，再用全连接层模块来输出分类结果。
放风筝的猪·2023-01-20 14:39

【手写数字识别】基于Lenet网络实现手写数字识别附matlab代码

1内容介绍当今社会，人工智能得到快速发展，而模式识别作为人工智能的一个重要应用领域也得到了飞速发展，它利用计算机通过计算的方法根据样本的特征对样本进行分类，其中的光学字符识别技术受到广大研究学者的青睐。手写数字识别是光学字符识别技术的一个分支，主要研究如何利用电子计算机自动辨认人手写在纸上的阿拉伯数字。现阶段手写数字识别的主要研究方法有统计、聚类分析和神经网络。最小距离分类算法是模式识别中较传统、
matlab科研助手·2023-01-19 16:19

在运用mindspore框架和华为云平台学习中遇到的问题

示例：LeNet手写数字识别程序前提：已成功安装mindspore在华为平台中创建的notebook有时会出现隐私设置错误问题，点击高级设置选项，继续前往即可。
五十赫兹小透明·2023-01-19 10:48

PyCharm SSH远程连接华为云平台

运行程序：基于Mindspore的LeNet5的手写数字识别程序步骤：在华为云平台中ModelArts控制台创建notebook，创建并运行任务。
五十赫兹小透明·2023-01-19 10:48

人工智能基础部分10-卷积神经网络初步认识

一、卷积神经网络的发展CNN最早的模型框架就是由LeNet给出的,即
微学AI·2023-01-19 09:18

LeNet5模型与全连接模型的差异

1问题深度学习训练过程中，有很多的训练模型，我们组就在思考LeNet模型与之前运用的全连接模型在训练精度损失与验证精度损失上有什么差别？
算法与编程之美·2023-01-19 00:59

Caffe常用算子GPU和CPU对比

通过整理LeNet、AlexNet、VGG16、googLeNet、ResNet、MLP统计出的常用算子(不包括ReLU)，表格是对比。PreluCpu版Gpu版for(inti=0;i0?
weixin_30781107·2023-01-18 12:09

浅 CNN 中激活函数选择、 kernel大小以及channel数量

Activationfunction当用经典的LeNet进行MNIST识别训练时，我发现将sigmoid函数改为ReLu，同时降低学习率（防止dyingneurons）并没能加快SGD收敛，反而使得accuracy
Whisper321·2023-01-18 01:16

AlexNet，VGG，NiN，GoogleNet，批量归一化

AlexNetAlexNet比LeNet复杂一点，先是11*11的卷积层，然后是一个最大池化层，再是5*5的卷积层，然
暗紫色的乔松(-_^)·2023-01-16 09:24

gitchat训练营15天共度深度学习入门课程笔记(十三)

第7章卷积神经网络7.5CNN的实现7.6CNN的可视化7.6.1第1层权重的可视化7.6.2基于分层结构的信息提取7.7具有代表性的CNN7.7.1LeNet7.7.2AlexNet7.5CNN的实现
weixin_43114885·2023-01-16 08:21

tensorflow学习系列四：卷积神经网络

本文主要基于tensorflow实现手写字体识别，网络结构为LeNet-5。
奔跑熊·2023-01-15 15:37

图像分类经典神经网络大总结（AlexNet、VGG 、GoogLeNet 、ResNet、 DenseNet、SENet、ResNeXt ）

前言在CNN网络结构的演化上，出现过许多优秀的CNN网络，CNN的经典结构始于1998年的LeNet，成于2012年历史性的AlexNet，从此盛于图像相关领域。
路人贾'ω'·2023-01-15 11:31

chainer-图像分类-LeNet5代码重构【附源码】

文章目录前言一、LeNet5简单版实现二、利用列表形式进行构建网络总结前言本文以标准的chainer模型构建的方式构建lenet结构，代码阅读性强。
爱学习的广东仔·2023-01-15 10:32

经典深度学习框架

2.1LeNet数据集：MNIST50,000个训练数据10,000个测试数据图像大小28×\times×2810类LeNet架构第一层第二层第三层总结LeNet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换到类别空间
三つ叶·2023-01-15 08:41

Pytorch深度学习【十三】

LeNet网络基本结构图构造思路先用卷积层来学习图片空间信息池化层降低敏感度全连接层来转换到类别空间代码实现importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2lclassReshape
EngineeringHR7·2023-01-15 07:58
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