lenet-5

Keras教学(2):使用Keras搭建LeNet-5卷积神经网络

【写在前面】：大家好，我是【猪葛】一个很看好AI前景的算法工程师在接下来的系列博客里面我会持续更新Keras的教学内容（文末有大纲）内容主要分为两部分第一部分是Keras的基础知识第二部分是使用Keras搭建FasterCNN、YOLO目标检测神经网络代码复用性高如果你也感兴趣，欢迎关注我的动态一起学习学习建议：有些内容一开始学起来有点蒙，对照着“学习目标”去学习即可一步一个脚印，走到山顶再往下看
是猪哥不是诸葛·2022-11-29 12:19

04.卷积神经网络 —— week2. 深度卷积网络模型

OutlineClassicnetworks：LeNet-5AlexNetVGGResNetInception1.经典的卷积网络LeNet-5：LeNet-5主要是针对灰度设计的，所以其输入较小，为32
涛涛酱·2022-11-29 10:59

剖析LeNet-5 网络结构

目录引言结构概述结构分析训练参数分析引言LeNet-5是YannLecun提出的一种经典的卷积神经网络，是现代卷积神经网络的起源之一；本文将从LeNet的结构和参数上来介绍LeNet-5结构。
背影疾风·2022-11-29 07:55

深度学习入门(一)：LeNet-5教程与详解

1.什么是LeNetLeNet5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。自从1988年开始，在多年的研究和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。LeNet：主要用来进行手写字符的识别与分类确立了CNN的结构，现在神经网络中的许多内容在LeNet的网络结构中都能看到虽然LeNet网络结构比较简单，但是刚好适合神经网络的入门
xiongxyowo·2022-11-29 07:50

从LeNet-5看懂卷积神经网络结构

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。
量子孤岛·2022-11-29 07:18

卷积神经网络——LeNet-5网络及python实现

下面介绍一下经典网络LeNet-5网络。1、LeNet-5网络LeNet-5除了输入层外包含七层网络结构，最开始是用来解决手写数字识别问题，由于结构简单，训练效果好而广泛应用。
追剧入迷人·2022-11-29 07:48

LeNet-5详解

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。
琥珀彩·2022-11-29 07:48

这可能是神经网络 LeNet-5 最详细的解释了！

说起深度学习目标检测算法，就不得不提LeNet-5网络。LeNet-5由LeCun等人提出于1998年提出，是一种用于手写体字符识别的非常高效的卷积神经网络。
红色石头Will·2022-11-29 07:17

经典网络模型介绍系列——LeNet-5

从今天开始，带大家从LeNet5开始学习经典的网络模型。一、LeNet-5LeNet-5是LeNet系列的最终稳定版，它被美国银行用于手写数字识别，该网络有以下特点：所有卷积核大小均为5*5，步长为1；所有池化方法为平均池化；所有激活函数采用Sigmoid1.输入层：输入图像的尺寸统一归一化为32*32.2.C1层：第一个卷积层输入图片大小：32*32卷积核大小：5*5，步长1，无填充卷积核种类：
⒈顆糖果!·2022-11-29 07:17

主流深度学习算法简介

自20世纪80年代后期以来，CNN已应用于视觉识别与分类任务，特别是LeCun等在1998年提出了LeNet-5，基于CNN的相关研究随即成为研究热点，伴随图形处理（GraphicalProcessingUnit
差不多冬至~·2022-11-29 07:40

[pytorch]通过CNN实现手写数字识别（附完整代码）

CNN实现手写数字识别卷积神经网络介绍什么是卷积paddingstride(步长)三维卷积池化层LeNet-5卷积神经网络LeNet-5实现（pytorch）卷积神经网络介绍卷积神经网络它的优点在于，需要调优的参数比全连接神经网络少的多
nothing-xianm·2022-11-28 14:53

基于PaddlePaddle框架对CIFAR-100数据集在简易CNN（LeNet-5修改）和简易DNN的效果对比

CIFAR-100数据集在简易CNN（LeNet-5修改）和简易DNN的效果对比项目说明该项目为课程作业，实验过程等没有非常严谨，如有问题请指正，会及时改正！
三岁学编程·2022-11-28 11:39

Pytorch实现经典卷积神经网络LeNet

Pytorch实现经典卷积神经网络LeNetLeNet模型训练d2l库中常用函数介绍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;全连接层密集块：由三个全连接层组成
卡卡南安·2022-11-27 20:23

PyTorch深度学习实践-P11卷积神经网络（高级篇）

复习此网络结构与LeNet5很像，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，是早期卷积神经网络中最有代表性的实验系统之一。
m0_60673782·2022-11-27 03:01

【深度学习】基本的CNN算子

从LeNet-5中涉及到的算子开始，尝试将CNN网络分解来看，在具体分析针对性的网络结构前，有助于我们见微知著，更直观地把握住模型演化的规律。
月亮鱼与十四行·2022-11-27 00:14

卷积神经网络1——LeNet（LeNet-5）

LeNet是最早的卷积神经网络。LeNet具有一个输入层，两个卷积层，两个池化层，三个全连接层。每个卷积快的基本单元是一个卷积层，一个sigmoid函数和平均汇聚层。输入层:需要对28X28的图像加上paddings(即周围填充0)，变为32X32。这样的目的是为了防止原图像信息丢失。C1层:该层是一个卷积层。使用6个大小为5X5的卷积核，步长为1，对输入层进行卷积运算，特征图尺寸为32-5+1=
Pluto__315·2022-11-26 11:43

卷积神经网络（LeNet）的代码实现及模型预测

本文以教材中最常见的LeNet-5为例进行代码实现及模型预测，该网络模型图如下图
Jeven_Work·2022-11-26 10:52

tensorflow学习第一周（1）实现mnist手写数字识别

、网络结构说明二、程序说明三、MNIST手写数字数据集介绍四、代码部分1.我的环境：2.代码部分3.总结参考：(8条消息)归一化与标准化_K同学啊的博客-CSDN博客一、网络结构说明首先是CNN模型：LeNet
纯野生钢铁侠·2022-11-26 07:55

深度学习系列1——Pytorch 图像分类(LeNet)

2.LeNetLeNet可以说是第一个卷积神经网络，LeNet-5。Le
霁风AI·2022-11-26 07:25

PaddlePaddle深度学习7日打卡营第五期心得

这次打卡营学习了一些CV方面的理论知识，学习了一些经典的CNN模型特别是LeNet-5和
bnpzsx·2022-11-25 15:46

细品经典：LeNet-1, LeNet-4, LeNet-5, Boosted LeNet-4

但大多数人只是回顾其中一个版本，即LeNet-5。LeNet-1、LeNet-4和boostLeNet-4通常被忽略。
小白学视觉·2022-11-25 15:14

卷积神经网络(CNN)系列介绍之一 (LeNet-5 / AlexNet / GoogLeNet / VGGNet / BNInception / Inceptionv3)

文末有福利。目录1-绪论2-引子3-正文3.1-Params和FLOPs计算3.1.1-Params参数计算3.1.2-Connes神经元连接数计算3.1.3-Multi-add（FLOPs）Reference：3.2-LeNet-5（1998）3.2.1-前言3.2.2-LeNet-5网络结构明细3.3-AlexNet（2012）3.3.1-前言3.3.2-AlexNet创新点3.3.3-Ale
jsk_learner·2022-11-25 15:08

基于minist数据集复现CNN通用模型（Lenet-5 & ResNet）

1数据集介绍2问题说明3代码结构4LeNet-5模型5ResNet模型1数据集介绍数据来源于kaggle的DigitRecognizer，分为train.csv，test.csv，sample_submission.csv三个文件。具体介绍及下载见DigitRecognizer.2问题说明复现CNN通用模型应用模型于minist数据集3代码结构主要应用上一次minist识别的代码，如下：impor
帅帅喵·2022-11-25 14:25

【CNN】LeNet——卷积神经网络的开山鼻祖

前言LeNet-5诞生于1994年，是最早的卷积神经网络之一，由YannLeCun完成，推动了深度学习领域的发展。
lingchen1906·2022-11-25 14:28

简单的CNN网络模型搭建（以Lenet-5网络和VGG网络测试MNIST和cifar10数据集）

LeNet-5LeNet-5是一个较简单的卷积神经网络。输入的二维图像，先经过两次卷积层到池化层，再经过全连接层，最后使用softmax分类作为输出层。1、INPUT层-输入层输入图像的尺寸统一归一化为32*32。2、C1层-卷积层3、S2层-池化层（下采样层）采样方式：4个输入相加，乘以一个可训练参数，再加上一个可训练偏置。结果通过sigmoid4、C3层-卷积层第二次卷积的输出是C3，16个1
Zju_mlz·2022-11-25 03:32

深度学习（二）卷积神经网络CNN

目录一、定义和公式1.图像卷积运算：图像矩阵*Filter2.池化层实现维度缩减（最大法&平均法）3.卷积神经网络CNN介绍、特点、问题4.经典的CNN模型：LeNet-5，AlexNet，VGG-164.1LeNet
想要好好撸AI·2022-11-24 13:06

使用MobaXterm连接服务器并利用Anaconda进行pytoch环境跑深度学习模型LeNet-5分类

如果没有准备可以去看以往文章，复制粘贴代码，用pycharm运行生成代码链接如下深度学习pytorch实战一：LeNet图像分类篇且pytorch官方提供TheCIFAR-10数据集分十类如果你还没不知道什么是LeNet
king 开龙wu·2022-11-23 22:09

NNDL 实验六 卷积神经网络（3）LeNet实现MNIST

目录5.3基于LeNet实现手写体数字识别实验5.3.1MNIST数据集5.3.1.1数据集简介5.3.1.2数据集导入5.3.2模型构建5.3.2.1测试LeNet-5模型，构造一个形状为[1,1,32,32
AI-2 刘子豪·2022-11-23 16:48

NNDL 实验六 卷积神经网络（3）LeNet实现MNIST

（选做）总结：5.3基于LeNet实现手写体数字识别实验在本节中，我们实现经典卷积网络LeNet-5，并进行手写体数字识别
HBU_fangerfang·2022-11-23 16:43

tensorflow综合示例7：LeNet-5实现mnist识别

在本文中，我们使用tensorflow2.x实现了lenet-5，用于mnist的识别。
jediael_lu·2022-11-23 07:36

NNDL 实验六 卷积神经网络（3）LeNet实现MNIST

目录5.3基于LeNet实现手写体数字识别实验5.3.1数据5.3.1.1数据预处理5.3.2模型构建1.测试LeNet-5模型，构造一个形状为[1,1,32,32]的输入数据送入网络，观察每一层特征图的形状变化
_Gypsophila___·2022-11-23 05:38

NNDL 实验六 卷积神经网络（3）LeNet实现MNIST

总结参考：5.3基于LeNet实现手写体数字识别实验5.3.1MNIST数据集在本节中，我们实现经典卷积网络LeNet-5，并进行手写体数字识别任务。手写体数字识别是计算
冰冻胖头鱼·2022-11-23 04:02

PaddlePaddle入门实践——初识卷积神经网络

LeNet-5实战CNN基础介绍卷积操作单通道卷积多通道卷积多通道输出Batch池化层平均池化最大池化padding激活函数SigmoidTanhReLUDropoutLeNet-5实践——手写数字识别数据准备数据加载和预处理查看数据模型选择和组网原论文模型复现改进模型
面包猎人·2022-11-23 03:42

【CNN】初识卷积

对卷积神经网络的研究始于二十世纪80至90年代，时间延迟网络和LeNet-5是最早出现的卷积神经网络；在二十一世纪后，随着深度学习理论的提出和数值计算设备的改进，
lingchen1906·2022-11-23 03:59

经典卷积神经网络--LeNet-5的详解

LeNet又称LeNet-5,具有一个输入层，两个卷积层，两个池化层，3个全连接层（其中最后一个全连接层为输出层）。
无尽的沉默·2022-11-22 23:57

(七) 深度学习笔记 ｜pytorch官方demo(LeNet-5)下

一、前言此前我们对LeNet进行讲解https://blog.csdn.net/weixin_45579930/article/details/112277024并对我们接下来要使用的model.py进行讲解https://blog.csdn.net/weixin_45579930/article/details/112323167下面有需要用到的代码我已经将其放入我的githubhttps://
Viviana-0·2022-11-22 18:14

LeNet-5学习笔记

LeNet-5网络结构输入→卷积（C1）→池化（S2）→卷积（C3）→池化（S4）→全连接(F5)→全连接（F6）→输出（Output）卷积神经网络的构成输入层整个网络的输入部分，在图像中，一般就是一个图像的像素矩阵
chj65·2022-11-22 15:05

python 使用卷积神经网络处理手写数字识别数据集

LeNet-5网络模型LeNet-5神经网络一共五层，其中卷积层和池化层可以考虑为一个整体。
i道i·2022-11-22 08:32

Mindspore初学（三）

）Mindspore初学（三）Mindspore初学（三）1.创建网络1.1定义模型1.2模型层1.3快速建立模型2.自动微分2.1计算一阶导数方法2.2对权重求一阶导1.创建网络1.1定义模型以构建LeNet
MxinT·2022-11-22 06:23

LENET-5卷积神经网络的深度学习技术

一、前言随着深度学习技术在智能驾驶、智慧金融、智能制造、智慧农业、智慧医疗、智能家居等领域的逐步应用，作为引领这一轮科技革命和产业变革的战略性技术，人工智能的产业化已经取得了显著的效果，显示出带动性很强的“头雁”效应。图像识别技术作为深度学习一个重要应用，是信息时代的一门重要的技术，其产生目的是为了让计算机代替人类去处理大量的物理信息。随着计算机技术的发展，人类对图像识别技术的认识越来越深刻。图像
Life is a joke·2022-11-22 01:33

深度学习笔记 卷积神经网络CNN

etal.Gradient-basedlearningappliedtodocumentrecognition[J].ProceedingsoftheIEEE,1998,86(11):2278-2324.中提出的-LeNet
应天๑·2022-11-22 01:01

matlab朴素贝叶斯手写数字识别_Jetson nano 基于MNIST 实现手写数字识别

训练，使用mnist数据集，Lenet-5网络模型，在jetsonnano上进行训练，得到参数模型，训练过程在jetsonnano上完成，epoch的数量设置为16，测试集的正确率可以达98%~99%，
weixin_39639381·2022-11-21 19:35

第六次周报

tensoflow的学习，还阅读了《Drug-DrugInteractionExtractionviaConvolutionalNeuralNetworks》，这篇文献设计的系统是基于cnn的LeNet5结构LeNet
三倍速的红色魔女·2022-11-21 19:59

第七次周报

第7次周报cnn经典模型的学习Lenet-5文献阅读摘要结构流程数据预处理搭建的网络结构CNN2L超参数研究成果总结cnn经典模型的学习上周分析了lenet-5的结构和优缺点，本周进行代码实践，并对出现的问题进行解决
三倍速的红色魔女·2022-11-21 19:59

卷积神经网络：用于图像分类

卷积神经网络用于图像分类，最早可以追溯到Lenet-5,它最早被应用于手写数字的识别，并且取得了不错的分类效果。
大家都要开心·2022-11-21 14:09

实验六 卷积神经网络（3）LeNet实现MNIST

（选做）总结卷积神经网络5.3基于LeNet实现手写体数字识别实验在本节中，我们实现经典卷积网络LeNet-5
岳轩子·2022-11-21 00:45

PaddlePaddle2.0构建LeNet-5模型进行MNIST手写数字分类

PaddlePaddle2.0构建LeNet-5模型进行MNIST手写数字分类一、完整代码importpaddleimportpaddle.nn.functionalasFfrompaddle.vision.transformsimportCompose
学习要有仪式感呦·2022-11-21 00:14

NNDL 实验六 卷积神经网络（3）LeNet实现MNIST

文章目录5.3基于LeNet实现手写体数字识别实验5.3.1MNIST数据集5.3.1.1数据预处理5.3.2模型构建5.3.2.1构建LeNet-5模型：5.3.2.2模型测试5.3.2.3测试两个网络的运算速度
plum-blossom·2022-11-20 21:47

第一个卷积神经网络：LeNet

目录一、LeNet网络的介绍二、LeNet-5的网络结构和工作原理编辑二、pytorch的代码实现三、模型的修改和测试1、将两个平均池化层修改为最大池化层2、将激活函数改为ReLu函数，lr=0.1,epoch
我闻 如是·2022-11-20 15:28

cs231n_2018_lecture09_notes_知名CNN结构分析

LeNet-5简单的5层网络，常用于字母识别，结构：input->conv->pool->conv->pool->conv->fc->fc(ou
is_fight·2022-11-20 13:55
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