lenet-5

Tensorflow学习——6 LeNet-5的研究

LeNet-5的学习1、LeNet-5的成就2、LeNet-5的优点3、LeNet-5的网络图4、LeNet-5的代码1、LeNet-5的成就LeNet-5是YannLeCun在1998年设计的用于手写数字识别的卷积神经网络
AmazingZXY·2018-11-14 00:19

机器学习与深度学习系列连载： 第二部分 深度学习（十二）卷积神经网络 3 经典的模型（LeNet-5，AlexNet ，VGGNet，GoogLeNet，ResNet）

卷积神经网络3经典的模型经典的卷积神经网络模型是我们学习CNN的利器，不光是学习原理、架构、而且经典模型的超参数、参数，都是我们做迁移学习最好的源材料之一。1.LeNet-5[LeCunetal.,1998]我们还是从CNN之父，LeCun大神在98年提出的模型看起。参数有：Convfilterswere5x5,appliedatstride1Subsampling(Pooling)layersw
人工智能插班生·2018-11-07 09:19

机器学习与深度学习系列连载： 第二部分 深度学习（十）卷积神经网络 1 Convolutional Neural Networks

卷积神经网络ConvolutionalNeuralNetworks卷积神经网络其实早在80年代，就被神经网络泰斗Lecun提出[LeNet-5,LeCun1980]，但是由于当时的数据量、计算力等问题，
人工智能插班生·2018-11-06 06:01

CNN Model小记录

参考链接：深度学习常用的DataSet数据集和CNNModel总结一.LeNet-5时间：1986年，参数大约6万网络结构图：LeNet-5网络模型（数字识别，2个卷积层，2个池化层，2个全连接层）其中
m0_37857151·2018-10-26 18:39

卷积神经网络

特点：使得网络对输入样本有较强的畸变容忍能力卷积神经网络的网络连接具有局部连接、参数共享的特点以LeNet-5模型为基础介绍卷积神经网络LeNet-
Cherish_2017·2018-10-15 10:04

卷积神经网络

特点：使得网络对输入样本有较强的畸变容忍能力卷积神经网络的网络连接具有局部连接、参数共享的特点以LeNet-5模型为基础介绍卷积神经网络LeNet-
Cherish_2017·2018-10-15 10:04

CS231n lecture 9：各大经典网络 AlexNet/VGG/GoogleNet/ResNet（上）

LeNet-5回顾我们先来回顾一下最基本的LeNet，它可以说是首个效果比较好的CNN。它使用了5x5的卷积核，stride为1。池化层卷积核
gdymind·2018-10-13 22:03

LeNet AlexNet GoogLeNet VGGNet ResNet等经典网络结构

LeNet1998年提出是卷积神经网络的鼻祖它的深度为5，包含2个卷积层和2个全连接层和1个Guassianconnection下面是LeNet-5网络结构（摘自吴恩达课程）：LeNet中还未使用padding
ShinEing72·2018-10-09 20:49

梯度下降优化方法（SGD，Adagrad，Adadelta，Adam，Adamax，Nadam）

=socialhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/32626442标记成原创是因为加入了很多整理，内容并非原创，写在前面，希望后人不要误解，一切解释归参考博客中的博文所有在文章：LeNet
知识在于分享·2018-10-08 23:04

LeNet-5 研习 3 (进行C语言实现LeNet的前向传播的解读)

参考博客：https://blog.csdn.net/tostq/article/details/51786265参考代码:https://github.com/tostq/DeepLearningC/tree/master/CNN一总结构介绍在代码中，一共分为5层//输入(不算入层数)-1卷积层-2池化层-3卷积层-4池化层-5输出层二C1卷积层//输入28*28图像灰度图(0-255级)深度为
知识在于分享·2018-10-07 16:38

LeNet-5 研习 2

：28*28（32-5+1）前面的公式是Ho×Wo=像素数Ho=Wo=(H−F+2×P)/S+1=(高−卷积核的边长+2×图像边扩充大小)/滑动步长+1=(32−5+2×0)/1+1=28由此我们知道LeNet
知识在于分享·2018-10-07 10:30

LeNet-5 研习 1

LeNet-5的三维可视化http://scs.ryerson.ca/~aharley/vis/conv/flat.htmlhttp://scs.ryerson.ca/~aharley/vis/conv
知识在于分享·2018-09-29 14:52

卷积神经网络超详细介绍

文章目录1、卷积神经网络的概念2、发展过程3、如何利用CNN实现图像识别的任务4、CNN的特征5、CNN的求解6、卷积神经网络注意事项7、CNN发展综合介绍8、LeNet-5结构分析9、AlexNet10
呆呆的猫·2018-09-19 10:59

【深度学习网络结构】 深度学习——卷积神经网络 的经典网络（LeNet-5、AlexNet、ZFNet、VGG-16、GoogLeNet、ResNet）

【深度学习网络结构】深度学习——卷积神经网络的经典网络（LeNet-5、AlexNet、ZFNet、VGG-16、GoogLeNet、ResNet）【声明】本文的主要内容来自博客园，链接为https:/
C小C·2018-09-09 21:02

详解深度学习之经典网络架构（一）：LeNet

INPUT层-输入层2、C1层-卷积层3、S2层-池化层（下采样层）4、C3层-卷积层5、S4层-池化层（下采样层）6、C5层-卷积层7、F6层-全连接层8、Output层-全连接层三、总结一、基本简介LeNet
chenyuping666·2018-08-29 09:03

tensorflow实现猫狗分类（LeNet-5）

本文来源于网络视频作者的提供，这是一个二分类问题，分三部分记载：1、数据处理，也就是打上标签，猫：0、狗：1#%%importtensorflowastfimportnumpyasnpimportos#img_width=208img_height=208#%%获取图片及生成标签train_dir='G:/tensorflow/cats_vs_dogs/data/train/'defget_fil
哈利路亚亚哈·2018-08-28 19:36

CNN经典模型

一、LeNet-5论文：http://yann.lecun.com/exdb/publis/pdf/lecun-01a.pdf这个可以说是CNN的开山之作，由YannLeCun在1998年提出，可以实现对手写数字
经年不往·2018-08-23 09:38

CNN网络参数

卷积神经网络LeNet-5各层参数详解LeNet论文阅读：LeNet结构以及参数个数计算LeNet-5共有7层，不包含输入，每层都包含可训练参数；每个层有多个FeatureMap，每个FeatureMap
weixin_30332705·2018-08-13 17:00

LeNet-5

这里介绍原版的LeNet-5，在《Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecognition》中描述的LeNet-5。LeNet-5用于识别手写字符图像。
叫什么就是什么·2018-08-11 18:20

Tensorflow 实战Google深度学习框架——学习笔记（六）LeNet-5网络实现MNIST手写数字集识别

使用LeNet-5模型实现MNIST手写数字识别，其神经网络架构如下：一、详细介绍LeNet-5模型每一层的结构第一层，卷积层这一层输入原始的图像像素，接受的输入层大小为32*32*1，第一个卷积层过滤器尺寸为
无敌的白金之星·2018-08-10 16:30

基于keras的LeNet-5模型可视化、网络特征可视化及kernel可视化

基于keras的LeNet-5模型可视化、网络特征可视化及kernel可视化卷积神经网络中模型、层中输出的特征和kernel的可视化，对卷积神经网络的设计起到很重要的帮助。
lwy_520·2018-08-07 14:04

深度学习----CNN的数字识别之LeNet-5

一、介绍二、LeNet-52.1、简介2.1、各层详解1.C1卷积层2.S2下采样层（Pooling）3.C3层卷积层4.S4层Pooling层5.C5卷积层6.F6全连接层7.输出层一、介绍卷积神经网络是一种特殊的多层神经网络，像其它的神经网络一样，卷积神经网络也使用一种反向传播算法来进行训练，不同之处在于网络的结构。卷积神经网络的网络连接具有局部连接、参数共享的特点。局部连接是相对于普通神经网
sakura小樱·2018-08-03 20:17

【TensorFlow实战】8.卷积神经网络（2）------LeNet-5模型

LeNet-5模型时YannLeCun教授于1998年在论文Gradient-bashedlearningappliedtodocumentrecognition中提出的，它是第一个成功应用于数字识别问题的卷积神经网络
金刚哥葫芦娃·2018-08-03 15:26

mnist数据集在LeNet5卷积神经网络 学习总结

LeNet-5模型LeNet-5模型总共有7层，下图为LeNet-5模型架构：第一层：卷积层输入为：32×32×1，由于过滤器尺寸为5×5，深度为6，步长为1，不使用全0填充。
Alvin_FZW·2018-07-27 18:20

keras实现Lenet-5

关于lenet-5网络模型原理可以参考我的另一篇博客：lenet-5这里就放两张图：lent-5主要的结构每一层对应的参数细节：然后我们使用keras定义lenet-5网络结构，这里使用一个python
OliverkingLi·2018-07-24 17:20

LeNet-5模型实现

现在逐渐的开始接触深度学习的知识，最近看了Ng老师的深度学习视频，看到里面介绍了几种经典的卷积神经网络其中就包含LeNet-5所以就照葫芦画瓢，用tensorflow实现了一下最原始的LeNet-5模型
warm-·2018-07-22 18:56

[ MOOC课程学习 ] 人工智能实践：Tensorflow笔记_CH7_2 Lenet-5代码讲解

Lenet-5代码讲解Lenet神经网络是YannLeCun等人在1998年提出的,该神经网络充分考虑图像的相关性。
一颗Lychee·2018-07-20 22:39

手写数字识别项目代码——卷积神经网络LeNet-5模型

'''#2018-06-25272015JuneMondaythe26week,the176daySZ手写字体识别程序文件1：这个程序使用了卷积神经网络LeNet-5模型。
湾区人工智能·2018-07-18 12:14

开始进入跑程序了，刚开始最好用官方提供的mnist,相关例子，这个测试过，跑通了，注意程序main.py的路径名字，改成自己的路径名字，

importosos.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”]=“1”主要是由于GPU，的问题，此例程出自《TensorFlow实战Google深度学习框架》6.4.1小节经典卷积网络模型之LeNet
shishi_m037192554·2018-07-18 09:25

如何设计卷积神经网络架构和卷积、池化后图片大小的计算

表示有或者没有除了LeNet-5模型，2012年ImageNetILSVRC图像分类挑战的第一名AlexNet模型、2013年ILSV
hnwolfs·2018-07-15 17:05

关于cnn 文本分类参数调节总结

在使用cnn作为文本分类方法时，以下是我根据实际经验得出的参数调节和实验小节：1.Inception-v3模型效果大于Lenet-5模型在文本分类应用上，使用Inception-v3网络结构的模型效果要由于传统的
ouprince·2018-07-10 14:54

TensorFlow高层封装-Slim,Keras,Estimator

现在比较流行的tensorflow高层封装主要有4个，分别是Slim,TFLearn,Keras,Estimator.使用tf.slim在MNIST数据集上实现LeNet-5模型importtensorflowastfimporttensorflow.contrib.slimasslimimportnumpyasnpfromtensorflow.examples.tutorials.mnistim
yyyzhhhhh·2018-07-05 21:05

使用卷积神经网络对CIFAR-10数据集进行预测

摘要：本文基于YannLecun的论文“Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecognition”中提出的LeNet-5卷积神经网络模型，结合AlexKrizhevsky
裕reply·2018-06-28 15:23

基于CNN目标检测方法（RCNN，Fast-RCNN，Faster-RCNN，Mask-RCNN，YOLO，SSD）行人检测，目标追踪，卷积神经网络

1998年YannLeCun等提出的LeNet-5网络结构，该结构使得卷积神经网络可以端到端的训练，并应用于文档识别。
是否龙磊磊真的一无所有·2018-06-10 11:38

从LeNet-5到NasNet

LeNet-5：input：输入图片，32*32像素；C1：5*5卷积核，生成6个featuremaps，共需要（6*5*5+6）=156个参数；S2：2*2个像素相加，然后乘以一个参数，加上一个偏置，
有点方·2018-06-07 21:39

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

阅读更多摘要：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
猫耳呀·2018-06-07 17:00

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

阅读更多摘要：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
猫耳呀·2018-06-07 17:00

LeNet

LeNet-5，以用于实现手写识别的7层CNN（不包含输入层）为例，以下为LeNet-5的示意图：InputLayer：1*32*32图像Conv1Layer：包含6个卷积核，kernalsize：5*
csdn_1HAO·2018-06-06 10:44

【Learning both Weights and Connections for Efficient Neural Networks】论文笔记

效果：作者用了4个网络实验Lenet-300-100,pruningreducesthenumberofweightsby12×Lenet-5,pruningreducesthenumberofweights
地大大刘·2018-06-06 10:47

tensorflow 基于深度学习 LSTM 识别验证码 多标签分类

对于使用深度学习识别验证码，尝试过使用LeNet-5、AlexNet两种卷积网络，可能是网络结构简单的原因，结果不收敛。故尝试用了RNN中的LSTM单元网络来识别，效果较理想。
Neleuska·2018-05-21 21:28

TensorFlow入门：《TensorFlow：实战Google深度学习框架》——LeNet-5

LetNet_inference.py:实现LeNet-5网络结构#!
M_Z_G_Y·2018-05-17 14:53

LeNet-5文章复现

LeNet-5：Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecognition1998年的LeNet-5是CNN的经典之作，但是该模型在后来未能火起来，主要原因是当时的计算力不足和数据量的不足
DLabc·2018-05-08 21:55

PyTorch之LeNet-5：利用PyTorch实现最经典的LeNet-5卷积神经网络对手写数字图片识别CNN

PyTorch之LeNet-5：利用PyTorch实现最经典的LeNet-5卷积神经网络对手写数字图片识别CNN目录训练过程代码设计训练过程代码设计#PyTorch：利用PyTorch实现最经典的LeNet
一个处女座的程序猿·2018-05-06 21:11

DL之LeNet-5：LeNet-5算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略

DL之LeNet-5：LeNet-5算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略目录LeNet-5算法的简介(论文介绍)LeNet-5算法的架构详解1、LeNet-5结构分析2、各层详细说明
一个处女座的程序猿·2018-05-06 21:19

LeNet、AlexNet, VGG, GoogleNet和ResNet

一：LeNet-5（深度学习开端）1），模型结构C1:卷积层，6个卷积核，核大小为5*5，参数个数为（5*5+1）*6=156S2:池化层，池化单元为2*2，没有重叠，计算为：2×2单元里的值相加然后再乘以训练参数
cmat2·2018-05-05 11:33

classical CNN models : LeNet-5 模型结构详解

LeNet-5相关文献：Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecognitionYANNLECUN,MEMBER,IEEE,LÉONBOTTOU,YOSHUABENGIO
江户川柯壮·2018-04-16 16:28

CNN（卷积神经网络入门）

卷积神经网络LeNet-5各层参数详解：详细分析了神经网络各层神经元和训练参数数量，对理解卷积神经网络帮助很大。按照博客中的顺序跟着一起分析，肯定能收获很多惊喜。
fengweigang·2018-04-13 17:22

【day8】python/Tensorflow实现LeNet。

LeNet-5共有7层，不包含输入，每层都包含可训练参数；每个层有多个FeatureMap，每个FeatureMap通过一种卷积滤波器提取输入的一种特征，然后每个FeatureMap有多个神经元。
Florentina_·2018-04-04 15:22

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
weixin_33763244·2018-04-02 15:20

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。1.CNN的介绍CNN是一种自动化提取特征的机器学
磐创 AI·2018-04-02 15:20
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