lenet-5

经典卷积神经网络算法(1)：LeNet-5

LeNet-5科学家YannLeCun在1998年发表论文《Gradientbasedlearningappliedtodocument-recognition》上提出的一个神经网络模型，是最早期的卷积神经网络
奥辰·2020-05-07 07:00

手撕系列：原生python实现卷积神经网络

实现卷积神经网络我们这里要实现的卷积神经网络是Lenet-5模型，其模型结构图如下其网络结构用语言描述的话，就是:输入层->卷积层->池化层->卷
ReWz·2020-04-25 15:38

【一统江湖的大前端（9）】TensorFlow.js 开箱即用的深度学习工具

www.github.com/dashnowords/blogs博客园地址：《大史住在大前端》原创博文目录目录一.上手TensorFlow.js二.使用TensorFlow.js构建卷积神经网络卷积神经网络搭建LeNet
大史不说话·2020-04-18 17:00

深度学习--卷积神经网络--LeNet-5/AlexNet/ZFNet/VGGNet/GoogleNet/ResNet算法理论

目录一卷积神经网络基础1卷积神经网络与传统神经网络的联系1）降低神经网络的复杂性2）提升神经网络的深度3）提升神经网络的鲁棒性2卷积神经网络的主要层次1）InputLayer（数据输入层）2）ConvLayer（卷积层）3）ReLULayer（激活层）4）PoolLayer（池化层，在每个特征图上独立操作）5）FCLayer（全连接层）3卷积神经网络的优缺点1）优点2）缺点4卷积神经网络的训练过程
我是疯子喽·2020-04-18 08:01

（Caffe，LeNet）Eclipse单步调试（一）

/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
沤江一流·2020-04-14 06:00

深度神经网络之1.0 LeNet-5

LeNet-5，用于实现手写识别的7层CNN（不包含输入层），以下为LeNet-5的示意图：LeNet-5示意图.png输入原始图像的大小是32×32，卷积层用Cx表示，子采样层（pooling）用Sx
单人远行·2020-04-14 04:07

LeNet-5模型代码（在mnist_train.py上修改）

首先是mnist_train.py的修改如下：importosimporttensorflowastffromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_dataimportnumpyasnp#加载mnist_inference.py中定义的常量和前向传播的函数importmnist_inference#配置神经网络的参数BATCH_SIZE=10
繁华落叶草·2020-04-08 15:08

学习笔记TF034:实现Word2Vec

LeNet-5，CNN之父，YannLeCun，1997年提出，首次多层级联卷积结构，手写数字有效识别。2012年，Hinton
利炳根·2020-04-06 05:44

(2013, NIN)Network in Network

1.论文亮点一这是在VGG-Net和GoogleNet之前提出的一个CNN分类模型，在我看来，这篇论文最大的亮点是：提出使用全局平均池化层，取代经典CNN分类器如AlexNet、LeNet-5中的全连接层
运动小爽·2020-04-04 23:00

Deep_in_mnist 3：使用TensorFlow搭建卷积神经网络（LeNet-5）识别mnist手写数字（正确率99.29%）

这是我Deep_in_mnist系列的第三篇博客注意：这里的代码都是在JupyterNotebook中运行，原始的.ipynb文件可以在我的GitHub项目主页上查看，其中的CNN_by_TensorFlow_with_LeNet-5_Architecture.ipynb就是这篇博客的文件，里面包括代码、注释以及交互式运行结果，界面十分友好，读者可以下载后直接在JupyterNotebook中打开
ACphart·2020-03-29 23:58

使用Keras进行深度学习：（二）CNN讲解及实践

本文将通过讲解CNN的介绍以及使用keras搭建CNN常用模型LeNet-5实现对MNist数据集分类，从而使得读者更好的理解CNN。1CNN的介绍CNN是一种自动化提取特征的机器学习模型。
人工智能遇见磐创·2020-03-21 17:48

吴恩达卷积神经网络 2-2经典网络 笔记

CNN基础知识入门吴恩达deeplearning之CNN—卷积神经网络入门2.2经典网络1、LeNet-5:如图是一个用LeNet-5手写数字识别的案例，由于LeNet-5只针对灰度图像，所以输入图片只有
X_xxieRiemann·2020-03-20 15:06

Tensorflow学习笔记-基于LeNet5结构的ORL数据集识别

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。
RJzz·2020-03-20 00:25

深度学习2：卷积神经网络Convolutional Neural Network（基于Python MXNet.Gluon框架）

池化层参数学习卷积的数学性质误差项的计算几种典型的卷积神经网络LeNet-5AlexNetInception网络残差网络卷积网络手动计算卷积神经网络的反向传播手动计算（神烦，没太看懂，全凭猜）汇聚层的反向传播卷积层的反向传播LeNet
绝对是谨慎提交的昵称·2020-03-16 14:19

关于深度学习的综述

下图是经典的LeNet-5网络，其包含多个卷积层和多个池化层，在图像特征高度被抽象
yanghedada·2020-02-17 01:14

深度学习崛起的标志AlexNet

CNN的开端CNN的开山鼻祖是由LeCun在1997年设计的神经网络LeNet-5，网络结构如下图：AlexNet网络结构整体结构详细参数AlexNet网络形象图示在首次提出AlexNet的论文中，其网络结构图不是很清晰
机器不会学习·2020-02-11 20:12

图像分类学习（1）：LeNet-5

1、什么是图像分类一张图片胜过千言万语。我们不断地攫取视觉内容，解释它的含义，并且存储它们以备后用。但是，对于计算机要解释一张图片的内容是很难的，因为计算机看到的图片是一个大的数字矩阵，它对图像传递的思想、知识和意义一无所知。为了理解图像的内容，我们必须应用图像分类（imageclassification），这是使用计算机视觉和机器学习算法从图像中抽取意义的任务。这个操作可以简单的为一张图像分配一
坐下等雨·2020-02-11 15:46

吴恩达深度学习笔记(83)-LeNet-5、AlexNet和VGGNet网络知多少

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。
极客Array·2020-02-09 15:00

手写数字识别——基于LeNet-5卷积网络模型

本文将搭建LeNet-5网络，参数仅有6万左右，该网络是由YannLeCun在1998年提出，是历史上第一代卷积神经网络。关于其历史可阅读另一篇博客《冬日曙光——回溯CNN的诞生》。
KenSporger·2020-02-06 16:00

(2012, AlexNet) ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks

上一篇文章中的LeNet-5是第一个广为人知的经典CNN网络，但那是20年前提出的CNN网络，最成功的案例是解决了手写数字识别的问题，当时被广泛应用于邮局/银行的手写邮编/支票数字自动识别系统。
运动小爽·2020-02-05 23:41

冬日曙光——回溯CNN的诞生

本文回顾了深度学习的发展历程，讲述CNN基本的理论概念和第一代卷积神经网络LeNet-5的建立。文章言有不当之处，还望批评指出，共同进步！
KenSporger·2020-02-05 23:00

冬日曙光——回溯CNN的诞生

本文回顾了深度学习的发展历程，讲述CNN基本的理论概念和第一代卷积神经网络LeNet-5的建立。文章言有不当之处，还望批评指出，共同进步！
KenSporger·2020-02-05 23:00

一些经典 CNN

在计算机视觉的发展过程中，出现了很多经典的卷积神经网络模型，它们对后来的研究有很大影响，这篇文章简要谈谈LeNet-5、AlexNet和VGGNet.LeNet-5LeNet-5是由LeCun在1998
LiuHDme·2020-02-02 00:39

吴恩达深度学习课程笔记-10

LeNet-5的特点：网络比较浅，参数量60K左右；一个或几个卷积层后加一个池化层，最后全连接层的设计模式成为典范；没有采用padding；激活函数采用sigmoid,tanh等；采用平均池化；AlexNet
tofengz·2020-02-01 23:00

卷积神经网络 LeNet-5各层参数详解

一.理解卷积和子采样卷积过程：用一个可训练的滤波器fx去卷积一个输入的图像（第一阶段是输入的图像，后面的阶段就是卷积特征map），然后加一个偏置bx，得到卷积层Cx;子采样过程：邻域四个像素求和变为一个像素，然后通过标量W加权，再增加偏置b，然后通过一个sigmoid激活函数，产生一个缩小四倍的特征映射图Sx+1二.理解用卷积代替全连接三.通过基本的神经元模型理解可训练参数与连接数四.各层参数详解
BookThief·2020-01-02 02:09

LetNet-5

本层不算LeNet-5的网络结构，传统上，不将输入层视为网络层次结构之一。C1层-卷积层输入图片：32*32卷积核大小：5*5卷积核种类：6（6层）输出featuremap大小：28*28（32
一杭oneline·2019-12-29 17:35

手撕卷积神经网络CNN【附代码】

1.CNN发展史  简单来说，CNN经过以下的发展史：    1.CNN的起源1980年代末-1999年ConvNet、LeNet-5    2.CNN停滞不前2000年初性能很难改进、SVM流行、反向传播无法有效收敛到最佳点
GUET_DM_WLB·2019-12-28 22:02

(Tensorflow学习）MNIST手写体识别 卷积神经网络LeNet-5模型实现

何为深度学习？一类通过多层非线性变换对高复杂性数据建模算法的合集上一篇文章，我用单隐藏层的全连接神经网络，实现对MNIST手写体的识别，测试集上只能达到98%正确率。如果用卷积神经网络，可以达到更好的效果。卷积神经网络主要是在全连接网络前加上了卷积层、池化层，个数不定使用全连接神经网络最大的问题是全连接层的参数太多，而用上卷积网络可以大大的减小参数量，并且卷积层可以更好的归纳图像特征全连接网络卷积
Isaac320·2019-12-27 11:35

深度学习之卷积神经网络经典模型

LeNet-5模型在CNN的应用中，文字识别系统所用的LeNet-5模型是非常经典的模型。
CDA数据分析师培训·2019-12-24 05:30

基于Tensorflow的MNIST手写数字识别（一）

下图就是LeNet-5识别数字的卷积网络，论文链接，经过多次卷积、池化（又叫子采样），然后全连接，就将原来32×32维度的图片变成120维的
嗯我是一个胖子·2019-12-23 15:03

一文读懂物体分类AI算法：LeNet-5 AlexNet VGG Inception ResNet MobileNet

摘要：当前深度学习十分火热，深度学习网络模型对于降低错误率的重要作用不言而喻。深度学习应用场景主要分为三类：物体识别与分类，物体检测，自然语言处理。在物体识别与分类领域，随着AlexNet在2012年一炮走红，深度学习重新燃起了一片热情。从Lenet5第一次使用卷积开始，经历了AlexNetVGGInceptionResNet等各种模型，错误率也一再降低。ResNet-1521引言当前深度学习十分
猫耳呀·2019-12-20 02:58

卷积神经网络CNN相关模型python案例（LeNet-5、Inception_v3）

一、卷积神经网络CNN卷积神经网络是通过卷积层(convolutions)和池化层(pooling)将特征从多个的通道(channel)生成FeatureMap，再通过全连接网络（fullconnections）得到最终输出的一种神经网络结构。卷积神经网络的结构通常如下：输入−>(卷积层convolution×N+采样层pooling)×M−>全连接层FC×K\mathrm{输入}->(\math
nbszg·2019-12-16 17:59

深度学习 第8次作业 机器学习 卷积神经网络 深度卷积网络

LeNet-5是1998年提出的一个卷积神经网络，假设输入一张32x32x1的灰度图，LeNet-5可以识别图片中的手写数字。
S_Valley_DiDa·2019-12-14 01:09

神经网络每一层都做了什么事情？

LeNet-5神经网络结构：5层卷积层对图像比较感兴趣的地方第一层：边缘和颜色第二层：表面和纹理第四层：形状和语义第五层：物体和对象中间的大量神经元对不同的物体和对象进行响应基本是在第四和第五层，响应就是识别
dreamsfuture·2019-12-08 00:43

TensorFlow学习笔记——LeNet-5（训练自己的数据集）

我的学习步骤分为以下四步：1，温习LeNet-5的网络层2，使用LeN
战争热诚·2019-12-07 18:00

利用tensorflow实现的类LeNet-5模型识别mnist

1.用到的部分函数tf.nn.conv2d(input,filter,strides,padding,use_cudnn_on_gpu=None,data_format=None,name=None)input:输入的要做卷积的图片，要求为一个张量，shape为[batch,in_height,in_weight,in_channel]，其中batch为图片的数量，in_height为图片高度，i
GaoJieVery6·2019-08-30 22:31

CNN模型之LeNet-5

本文主要介绍卷积神经网络的开篇之作：LeNet-5。
勤奋的小学生·2019-08-26 20:12

卷积神经网络

LeNet-5十个分类（数字0到9），针对灰度图进行训练的，输入图像大小为32x32x1，两层卷积，两层池化，两层全连接，一层输出，使用sigmoid激活函数。
伊甸z·2019-08-23 10:09

LeNet-5完成MNIST数字识别(Pytorch + Tensorflow)

参考了《Tensorflow实战Google深度学习框架》和《TensorFlow实战》两本书LeNet-5简介LeNet-5模型是YannLeCun教授于1998年在论文Gradient-basedlearningappliedtodocumentrecognition
IOEvan·2019-08-23 09:50

(七）TensorFlow实现卷积神经网络——LeNet-5

1模型结构LeNet-5是一个专为手写数字识别而设计的最经典的卷积神经网络，由YannLeCun教授于1998年提出。
Alex0Young·2019-08-13 12:32

机器学习之卷积神经网络（三）

我用的这个网络模型和经典网络LeNet-5非常相似，灵感也来源于此。LeN
anquanniu牛油果·2019-08-09 18:29

各大CNN网络结构汇总之LeNet-5篇

一、CNN卷积神经网络  是一种深度学习的多层前馈神经网络，受生物自然视觉认知机制(动物视觉皮层细胞负责检测光学信号)启发而来，利用人工神经元（卷积核）响应输入的局部范围，常用于图像处理。一般神经网络VS卷积神经网络：相同点：卷积神经网络的训练过程也是使用一种反向传播算法(BP)不同点：网络结构不同。卷积神经网络的网络连接具有局部连接、参数共享的特点。局部连接：相对于全连接而言的，当前层的任意节点
战狼华为RNG·2019-08-07 20:40

LeNet-Pytorch-MNIST手写数字识别

同时卷积神经网络（CNN:ConvolutionNeuralNetwork）在计算机视觉领域大放光彩，作为一名没有跨入深度学习门槛的萌新，在迷茫了一阵时间以后，还是打算从最基本的LeNet-5网络学起，
Cigar丶·2019-08-05 16:52

CNN系列学习之VGG16

前言：CNN系列总结自己学习主流模型的笔记，从手写体的LeNet-5到VGG16再到历年的ImageNet大赛的冠军ResNet50,InceptionV3,DenseNet等。
朔方_·2019-07-31 21:40

CNN经典结构学习笔记

【模型顺序】：LeNet-5；AlexNet；ZFNet；VGGNet；NetInNet；GoogLeNetInceptionV1-V4；ResNet；DenseNet；NasNet；SE-Net；MobileNetV1
Wimb·2019-07-25 16:58

python tensorflow学习（三）实战！lenet-5+mnist数据集

废话不多说，从这篇开始进入实战篇，接下来将使用tensorflow对卷积神经网络历史上最为经典的模型从lenet-5一直到ResNet进行实现。
lzrrrrr·2019-07-10 23:12

pytorch实现LeNet-5网络

定义网络数据处理与加载主程序1、训练模型##包括损失函数，优化器，可视化等操作2、测试定义网络：inputimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassNet(nn.Module):def__init__(self):super(Net,self).__init__()self.conv1=nn.Conv2d(3,6,5)self.conv2
处女座的柚子·2019-07-10 23:13

典型的卷积神经网络

（1）LeNet-5（详解https://blog.csdn.net/happyorg/article/details/78274066）基于LeNet-5的手写数字识别系统在90年代被美国很多银行使用
北漂奋斗者·2019-07-10 15:17

关于tensorflow 中 placeholder 与 reshape的一点坑

转自：https://blog.csdn.net/sky_asher/article/details/79717620在搭LeNet-5模型时，在卷积层的输出到全连接层时，使用了reshape将四维的矩阵转化维
AISeekOnline·2019-07-08 23:13

LeNet-5学习笔记

理解卷积和子采样卷积过程：用一个可训练的滤波器fx去卷积一个输入的图像（第一阶段是输入的图像，后面的阶段就是卷积特征map），然后加一个偏置bx，得到卷积层Cx;子采样过程：邻域四个像素求和变为一个像素，然后通过标量W加权，再增加偏置b，然后通过一个sigmoid激活函数，产生一个缩小四倍的特征映射图Sx+1理解用卷积代替全连接Lenet-5LeNet-5出自论文Gradient-BasedLea
IceSkyLake·2019-06-30 21:12
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