lenet-5

深度学习-网络模型【一】LeNet-5详解

论文：Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecognition论文链接：http://www.dengfanxin.cn/wp-content/uploads/2016/03/1998Lecun.pdf代码链接：https://github.com/BVLC/caffe/blob/master/examples/mnist/lenet_train_tes
volcano_Lin·2023-02-17 19:19

TORCH09-04：使用TorchC++实现Lenet-5

  实现Lenet-5模型，实现模型的训练与验证，并编写两种识别方式：    1.直接使用数据集中原始数据测试；    2.使用图片测试；Lenet-5模型把这个模型代码放入下面两个程序中编译。
杨强AT南京·2023-02-05 21:54

【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

（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

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

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

INPUT层，一般图像输入3232，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。
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

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

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

【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

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

卷积神经网络实例

经典神经网络1、LeNet-5针对灰度图像设计的，因此输入的图像只有单通道。eg:输入图像大小为32*32*1，要进行0-9手写体数字的识别。
ciaowzq·2023-01-13 10:26

LeNet-5源代码（详注）、mnist_data及论文

LeNet-5是论文Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecognition（IEEE-1998）提出的一种用于手写体字符识别的卷积神经网络模型。
避暑客·2023-01-09 10:51

CNN网络--LeNet5

因为卷积神经网络的经典模型是：Lenet-5实现，只要理解了这个的前向传导过程，基本上就OK了，因此我们后面主要讲解Lenet-5的实现。
weixin_33810302·2023-01-09 10:16

c语言神经网络实验报告,LeNet-5: LeNet-5神经网络，C语言写成，不依赖任何第三方库。附带MNIST字符集测试demo...

LeNet-5神经网络介绍根据YANNLECUN的论文《Gradient-basedLearningAppliedToDocumentRecognition》设计的LeNet-5神经网络，C语言写成，不依赖任何第三方库
石之龙·2023-01-09 10:16

LeNet5—论文及源码阅读

LeNet5—论文及源码阅读目录:一、概论二、论文选读三、源码精读四、参考资料一、概论LeNet-5是一种经典的卷积神经网络结构，于1998年投入实际使用中。该网络最早应用于手写体字符识别应用中。
妙乌·2023-01-09 10:36

卷积神经网络发展

下面是LeNet的网络结构不计算输入层，LeNet-5一共是一个7层的神经网络。中间有提取特征的卷积层，也有降维的pooling层，最后经过三个FC全连接层得到输出。
hongyesuifeng·2023-01-09 05:57

(六) 深度学习笔记 ｜pytorch官方demo(LeNet-5)上

一、前言前面有写过关于lenet5的博客，若对lenet5可以自行查看https://blog.csdn.net/weixin_45579930/article/details/112277024二、定义神经网络首先我们定义一个类，这个类继承nn.module父类在这个类中定义两个方法：一个是初始化函数实现搭建网络过程中网络层结构一个是在forward函数中定义正向传播的过程，按照forward进
Viviana-0·2023-01-08 15:05

经典卷积神经网络（2）--AlexNet卷积网络模型

和LeNet-5模型相比，AlexNet算是它的一个宽泛的版本。AlexNet的结构如上图所示，共包含了8个学习层——5个卷积层与3个全连接层，相比于之前的LeNet-5网络，AlexNet有以下几
Meruz·2023-01-07 07:34

PyTorch搭建GoogLeNet模型（在CIFAR10数据集上准确率达到了85%）

PyTorch搭建GoogLeNet模型之所以命名为GoogLeNet而不是GoogleNet，是为了致敬为MINST数据集设计的LeNet-5模型，LeNet-5模型在MNIST数据上达到了99%的准确率
DeeGLMath·2023-01-06 12:45

（机器学习深度学习常用库、框架|Pytorch篇）第（待定）节：卷积神经网络CNN中一些经典网络结构写法

文章目录一：LeNet-5二：AlexNet三：VGG四：ResNet五：MobileNetV1六：InceptionNet一：LeNet-5LeNet-5：LeNet-5是一个较简单的卷积神经网络。
快乐江湖·2023-01-06 11:59

卷积网络（持续更新）

构建样本集统一样本（尺寸），固定输入cv.resize()建立两个数据集分别存放训练集和测试集（零矩阵）构建网络训练网络测试网络LeNet-5输入32X32的灰度图像，接入全连接层C1，6个5X5的卷积核
35岁北京一套房·2023-01-05 12:10

动手学深度学习11：LeNet

动手学深度学习11：LeNetLeNet结构总体来看，(LeNet（LeNet-5）由两个部分组成：)卷积编码器：由两个卷积层组成;全连接层密集块：由三个全连接层组成。
NUAA_Peter·2023-01-04 19:52

[声纹识别基础] TDNN怎么用的一维卷积？

多输出通道预期结果参考代码运行结果从二维卷积角度理解一维卷积预期结果参考代码运行结果时延神经网络（TDNNs）常用于声纹识别领域，例如著名的X-VECTOR基础结构就是TDNNs；它可以视作一维卷积神经网络1（1-dCNNs），甚至有人认为TDNNs是CNNs/LeNet
安如衫·2023-01-04 15:28

CNN经典网络模型综述及发散思考(LeNet/ AlexNet/VGGNet/GoogLeNet/ResNet)

GoogLeNet（2014年）网络特点inceptionv1结构发散思考辅助分类器发散思考ResNet（2015年）网络特点残差单元发散思考三、总结四、参考内容一.背景CNN的开山之作是LeCun提出的LeNet
华科附小第一名·2023-01-04 09:06

一文读懂AI网络结构：LeNet-5 AlexNet VGG Inception ResNet MobileNet

1引言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-152top-5错误率仅为3
海鸥-号·2023-01-04 09:59

深度学习：07 CNN经典模型总结（LeNet-5、AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet）

目录CNN经典网络模型LeNet-5AlexNetVGGGoogLeNet(Inception)ResNet如何选择网络CNN经典网络模型以下介绍了LeNet-5、AlexNet、VGG、GoogLeNet
夏天是冰红茶·2023-01-04 09:15

AlexNet论文笔记

深度卷积卷积神经网络卷积层，卷积过程：池化层，下采样过程：减少featuremap大小，减少计算量1998年，LeCun提出的LeNet-5，可以实现数字的分类ReLU激活函数ReLU函数的优点：模型并行使
麻花地·2023-01-03 15:32

图像分类网络结构（Backbone）---持续更新

一、LeNet1基本信息作者：YannLeCun，1998论文：Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecognition应用：手写数字识别，LeNet-5代码链接
Kinguin_AI·2023-01-02 14:32

第十七周学习周报（20180625-2018060701）

第十七周学习周报一、本周学习情况1、李宏毅老师的机器学习课程学完2、完成了机器学习课程后面的部分作业3、学习了LeNet-5模型4、看了caffe识别手写数字的源码二、学习笔记LeNetLenNet-5
viqsoul·2022-12-31 12:13

基于PaddlePaddle2.0-构建卷积网络模型LeNet-5----飞桨带你7天速成图像分类

1.LeNet-5模型表达式LeNet-5是卷积神经网络模型的早期代表，它由LeCun在1998年提出。
weixin_51309847·2022-12-30 17:48

LeNet-5经典卷积神经网络模型搭建及应用实例

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、LeNet-5简介二、网路模型搭建及实例1.网络模型搭建(net.py）1.1方式一1.2方式二（nn.Sequential
工程湛湛·2022-12-30 17:34

机器学习基础（2）——基于pytorch的LeNet模型

1、前言根据上一篇文章中所配置的数据集开始一些简单基础的神经网络模型搭建，首先是LeNet模型，LeNet-5出自1998年YLecun的论文《Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecognition
M朗拿度·2022-12-29 16:07

PyTorch-07 卷积神经网络（什么是卷积、卷积神经网络、池化层、Batch normalization、经典卷积网络、深度残差网络 ResNet、nn.Module、数据增强）

PyTorch-07卷积神经网络（什么是卷积、卷积神经网络、池化层、Batchnormalization、经典卷积网络(LeNet-5、AlexNet、VGG、GoogLeNet)、深度残差网络ResNet
Henrik698·2022-12-29 12:04

【利用pytorch搭建改进LeNet-5网络模型（win11）续】

目录1.前言2.程序2.1LeNet-52.2改进LeNet-52.3main3.总结本文基于利用pytorch搭建改进LeNet-5网络模型（win11）改进设计，添加打印网络结构和保存acc-loss
2345VOR·2022-12-28 18:30

Week 7 CNN Architectures - LeNet-5、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、ResNet

目录一、LeNet-51、模型架构2、模型特点3、模型的网络介绍二、AlexNet1、模型架构
金州饿霸·2022-12-28 18:30

深度学习之基于LeNet-5实现cifar10的识别

而LeNet-5是最先提出来的卷积神经网络，在之前的学习中，我们并没有利用LeNet-5网络进行分类，本次实验我们来看一下基于Lenet-5对cifar10分类的效果。
starlet_kiss·2022-12-28 18:00

37.卷积神经网络（LeNet）的代码实现（在colab上）

，直接制定了d2l的版本1.LeNet总体来看，LeNet（LeNet-5）由两个部分组成：卷积编码器：由两个卷积层组成;全连接层密
chnyi6_ya·2022-12-27 06:56

LeNet-5

LeNet-5前言一卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）1卷积层2池化层二LeNet-51INPUT层-输入层2C1层-卷积层3S2层-池化层（下采样层）4C3层
Joanna·2022-12-26 16:36

深度学习入门笔记之LeNet-5网络

LeNet-5出自论文Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecognition，是一种用于手写体字符识别的非常高效的卷积神经网络。
ysukitty·2022-12-26 16:58

搭建Lenet-5网络训练mnist数据集

目录1.导入相关的包2.载入数据集3.建立模型4.模型参数设置5.模型训练6.模型测试7.训练过程可视化1.导入相关的包importtensorflowastffromtensorflowimportkerasfromtensorflow.kerasimportlayers,optimizers,losses,datasets,Sequentialfromtensorflow.keras.data
Vicky__3021·2022-12-26 10:15

基于libtorch的Resnet34残差网络实现——Cifar-10分类

前文我们使用libtorch实现Alexnet网络来分类Cifar-10数据集，对测试集的分类准确率达到72.02%，这个准确率对于相对Lenet-5更深的网络来说并不理想。
萌萌哒程序猴·2022-12-24 18:28

(五) 深度学习笔记 ｜LeNet-5

一、前言LeNet-5出自论文Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecognition，是一种用于手写体字符识别的非常高效的卷积神经网络。
Viviana-0·2022-12-24 14:58

LeNet 模型原理及pytorch代码

1.概述LeNet-5[1] 诞生于1994年，是最早的深层卷积神经网络之一，推动了深度学习的发展。
ywm_up·2022-12-24 11:58

P23 LeNet经典神经网络模型

LeNet(LeNet-5)由两个部分组成：卷积编码器和全连接层密集块importtorchfrommatplotlibimportpyplotaspltfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2lclassReshape
没有出口的猎户座·2022-12-24 11:38

【卷积神经网络】Lesson 2--深层卷积神经网络

课程来源：吴恩达深度学习课程《卷积神经网络》笔记整理：王小草时间：2018年6月6日outline:本文第1节主要会讲解5个经典的神经网络：-LeNet-5(1998年）-AlexNet（2012年ILSVRC
王小小小草·2022-12-23 22:51

吴恩达神经网络和深度学习课程自学笔记（十）之深层卷积神经网络

下面主要是一些计算机视觉的经典网络，包括：LeNet-5、AlexNet、VGGNet等。然后还有残差网络（ResNet），主
To_1_oT·2022-12-23 22:49
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