Lenet5

TensorFlow学习笔记-实现经典LeNet5模型

LeNet5模型是YannLeCun教授于1998年提出来的，它是第一个成功应用于数字识别问题的卷积神经网络。
TiRan_Yang·2017-12-01 14:50

Tensorflow学习笔记-基于LeNet5结构的ORL数据集人脸识别

参考文献:《基于卷积神经网络的人脸识别研究》李春利，柳振东，惠康华文章中基于经典的网络LeNet-5的结构，提出了一种适用于ORL数据集的CNN结构，在该数据集上取得了较高的识别率。本文是在参考此论文的基础上，使用tensorflow实现了文中相关理论。ORL训练集byCSDN训练集下载解压后可以看到，ORL训练集一共有40类，每一类有10张bmp类型的图片。首先我们需要做的就是将这些数据读入，制
RJzz·2017-08-01 18:12

如何理解卷积神经网络中的权值共享

权值共享这个词最开始其实是由LeNet5模型提出来，在1998年，LeCun发布了LeNet网络架构，就是下面这个：虽然现在大多数的说法是2012年的AlexNet网络是深度学习的开端，但是CNN的开端最早其实可以追溯到
chaibubble·2017-06-23 19:08

【用Python学习Caffe】7. 网络结构的修剪

7.网络结构的修剪网络结构的压缩是近年来研究热点，接下来的两节，我们将介绍DeepCompression的两个策略网络修剪和网络权重共享量化的实现方法，我们通过mnist的LeNet5作为例子，而其他网络的实现也是类似的
tostq·2017-06-22 22:06

按时间轴简述九大卷积神经网络

1998，YannLeCun的LeNet5图像特征分布在整个图像上在具有很少参数的多个位置上提取类似特征时，具有可学习的参数的卷积是个比较有效的方法在没有应用GPU的时候，能够保存参数和计算就成了一个关键优势
Alice熹爱学习·2017-06-18 12:00

LeNet5源码实现和训练参数

通过研究LeCun相关论文和Fengbichun的博客提供的源码，才真正的了解了CNN的架构，与我最初的理解是不同的。所以我之前提供的伪代码，有几步都是错误的，这里贴出源码，以继续研究相关结构和图像识别算法。在下载频道提供了精度在0.985的训练参数：http://download.csdn.net/detail/aitazhixin/9862192点击打开链接.h#ifndef__SLQ_LE_
aitazhixin·2017-05-31 15:56

caffe使用lenet5识别手写数字

lenet5的网络结构就不做介绍，参照http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8781543，本文主要用该模型进行手写数字识别。
Evans_fly·2017-05-08 22:18

经典的卷积网络结构：AlexNet，VGGNet，Google Inception Net，ResNet（ＨＲ）

从1988年开始，在多次成功的迭代后，这项由Yann LeCun完成的开拓性成果被命名为LeNet5。
Shaelyn_W·2017-04-18 20:42

tensorflow13《TensorFlow实战Google深度学习框架》笔记-06-02mnist LeNet5卷积神经网络 code

01LeNet5卷积神经网络前向传播#《TensorFlow实战Google深度学习框架》06图像识别与卷积神经网络#win10Tensorflow1.0.1python3.5.3#CUDAv8.0cudnn-8.0-windows10-x64-v5.1#filename:LeNet5_infernece.py#LeNet5前向传播importtensorflowastf#1.设定神经网络的参数I
longji·2017-04-10 15:06

按时间轴简述九大卷积神经网络

timeline1998，YannLeCun的LeNet5图像特征分布在整个图像上在具有很少参数的多个位置上提取类似特征时，具有可学习的参数的卷积是个比较有效的方法在没有应用GPU的时候，能够保存参数和计算就成了一个关键优势
不会停的蜗牛·2017-03-26 13:59

CNN几种经典模型比较

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（参见：Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecognition
maxiao1204·2017-03-24 21:26

CNN几种经典模型比较

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（参见：Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecognition
maxiao1204·2017-03-24 21:26

caffe中使用draw_net.py绘制卷积神经网络结构图

上图是caffe中的经典模型Lenet5网络结构，图片展示的很清晰。绘图需要使用./cafferoot/python/draw_net.py脚本。
King_HAW·2017-03-07 23:09

caffe 源码学习（4）_反向传播权重更新

还是以mnist手写字符，lenet5为例。如上图所示，左边为9个layer层，右边为每层的topblob的输出（featruemap）的维度。那么问题来了，训练的参数wij和bi存在哪些变量里呢?
_飞奔的蜗牛_·2017-01-02 23:51

【深度学习】TensorFlow实现LeNet5

ImplementationoftheneuralnetworkmodelcalledLeNet5.TheorystudiesThearticleproposingthemodelatfirst:Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecognitionThefundamentaltheoryofCNN:ConvolutionalNeuralNetwork
fengkuang·2016-12-31 01:35

CNN框架的搭建及各个参数的调节

u012162613/article/details/43277187本文代码下载地址：我的github本文主要讲解将CNN应用于人脸识别的流程，程序基于Python+numpy+theano+PIL开发，采用类似LeNet5
so__sunshine·2016-12-14 20:30

1.CNN学习笔记——理解结构，LeNet5介绍

主要参考：点击打开链接图像处理都是小patchs，比如28*28或者36*36之类，考虑如下情形，对于一副1000*1000的图像，即106，当隐层也有106节点时，那么W(1)（第一层链接权值）的数量将达到1012级别，为了减少参数规模，加快训练速度，CNN应运而生。CNN有几个重要的点：局部感知、参数共享、池化。局部感知（让一个小块对应一个神经元，计算出的一个像素就是一个神经元，一张图片由无数
Kaido0·2016-11-14 17:29

1.CNN学习笔记——理解结构，LeNet5介绍

主要参考：点击打开链接图像处理都是小patchs，比如28*28或者36*36之类，考虑如下情形，对于一副1000*1000的图像，即106，当隐层也有106节点时，那么W(1)（第一层链接权值）的数量将达到1012级别，为了减少参数规模，加快训练速度，CNN应运而生。CNN有几个重要的点：局部感知、参数共享、池化。局部感知（让一个小块对应一个神经元，计算出的一个像素就是一个神经元，一张图片由无数
Kaido0·2016-11-14 17:29

经典卷积神经网络总结:LeNet-5、AlexNet、ZFNet、VGG、GoogleNet、ResNet

1998LeNet-5是卷积网络的开上鼻祖，它是用来识别手写邮政编码的，论文可以参考Haffner.Gradient-basedlearningappliedtodocumentrecognition.大名鼎鼎的LeNet5
Rosun_·2016-11-12 23:19

tensorflow学习笔记之使用tensorflow进行MNIST分类（2）

接着上一篇：http://blog.csdn.net/IEEE_FELLOW/article/details/53012351本文参考YannLeCun的LeNet5经典架构，稍加ps得到下面适用于本手写识别的
IEEE_FELLOW·2016-11-02 20:38

神经网络架构演进史：全面回顾从LeNet5到ENet十余种架构

from:http://www.dataguru.cn/article-9865-1.html摘要:LeNet5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。
凌风探梅·2016-09-22 10:14

Tensorflow的MNIST进阶教程CNN网络参数理解

背景问题说明分析LeNet5参数MNIST程序参数遗留问题小结背景之前博文中关于CNN的模型训练功能上是能实现，但是研究CNN模型内部结构的时候，对各个权重系数w，偏差b的shape还是存在疑惑，为什么要取
妙木山大汉·2016-05-29 19:32

Tensorflow的MNIST进阶教程CNN网络参数理解

背景问题说明分析LeNet5参数MNIST程序参数遗留问题小结背景之前博文中关于CNN的模型训练功能上是能实现，但是研究CNN模型内部结构的时候，对各个权重系数w，偏差b的shape还是存在疑惑，为什么要取
feifei884431·2016-05-29 19:00

（Caffe，LeNet）初始化测试网络（四）

本文地址：http://blog.csdn.net/mounty_fsc/article/details/51090698在（Caffe，Lenet5）初始化训练网络（三）中介绍了训练网络的初始化，本文介绍测试网络的初始化
沤江一流·2016-04-07 23:58

（Caffe，Lenet5）初始化测试网络（四）

本文地址：http://blog.csdn.net/mounty_fsc/article/details/51090698在（Caffe，Lenet5）初始化训练网络（三）中介绍了训练网络的初始化，本文介绍测试网络的初始化
mounty_fsc·2016-04-07 23:00

（Caffe，Lenet5）初始化训练网络（三）

本文地址：http://blog.csdn.net/mounty_fsc/article/details/510903061.Solver到Net在SGDSolver的构造函数中详见本系列博文（二），主要执行了其父类Solver的构造函数，接着执行Solver::Init()函数，在Init()中，有两个函数值得注意：InitTrainNet()和InitTestNets()分别初始化训练网络和测
mounty_fsc·2016-04-07 22:00

（Caffe，Lenet5）训练网络入口（二）

本文地址：http://blog.csdn.net/mounty_fsc/article/details/51090114在训练lenet的train_lenet.sh中内容为：./build/tools/caffetrain–solver=examples/mnist/lenet_solver.prototxt由此可知,训练网咯模型是由tools/caffe.cpp生成的工具caffe在模式tr
mounty_fsc·2016-04-07 22:00

（Caffe，Lenet5）Eclipse单步调试（一）

本文地址：http://blog.csdn.net/mounty_fsc/article/details/510898641运行范例脚本train_lenet.shUbuntu下终端行执行train_lenet.sh可训练lenet-5（详细情况参考其他教程），能直观地看到lenet训练起来带情况。train_lenet.sh中内容为：./build/tools/caffetrain–solver
mounty_fsc·2016-04-07 21:00

神经网络

http://pjreddie.com/darknet/rnns-in-darknet/后来在对车牌字符识别时，无意间了解到了lenet5，一个开源的vc++的卷积神经网络手写字符识别。
sunjunlishi·2016-03-29 17:29

（Caffe，Lenet5）Eclipse单步调试（一）

1运行范例脚本train_lenet.shUbuntu下终端行执行train_lenet.sh可训练lenet-5（详细情况参考其他教程），能直观地看到lenet训练起来带情况。train_lenet.sh中内容为：./build/tools/caffetrain--solver=examples/mnist/lenet_solver.prototxt涉及到程序caffe以及文件lenet_sol
mounty_fsc·2016-03-16 09:00

CNN卷积神经网络应用于人脸识别（详细流程+代码实现）

CNN卷积神经网络应用于人脸识别（详细流程+代码实现）作者：wepon出处：wepon的博客本文主要讲解将CNN应用于人脸识别的流程，程序基于python+numpy+theano+PIL开发，采用类似LeNet5
阿炜·2015-12-16 16:52

卷积神经网络（一）：LeNet5的基本结构

虽然利用theano可以方便的实现LeNet5，但是不利于学习和理解卷积神经网络，所以最后会自己动手用python实现一个简单的LeNet5，并尝试利用python的PyCUDA库进行加速。
beihangzxm123·2015-10-14 09:17

卷积神经网络（一）：LeNet5的基本结构

虽然利用theano可以方便的实现LeNet5，但是不利于学习和理解卷积神经网络，所以最后会自己动手用python实现一个简单的LeNet5，并尝试利用python的PyCUDA库进行加速。
qq_26898461·2015-10-14 09:00

CNN卷积神经网络应用于人脸识别（详细流程+代码实现）

dataunion.org/17618.html版权归原作者所有作者：wepon 出处：wepon的博客本文主要讲解将CNN应用于人脸识别的流程，程序基于python+numpy+theano+PIL开发，采用类似LeNet5
xuanyoumeng·2015-05-18 14:00

[置顶] 卷积神经网络（一）：LeNet5的基本结构

虽然利用theano可以方便的实现LeNet5，但是不利于学习和理解卷积神经网络，所以最后会自己动手用python实现一个简单的LeNet5，并尝试利用python的PyCUDA库进行加速。
xuanyuansen·2014-12-08 10:00
上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他