LeNet-5 卷积神经网络结构图
LeNet-5是Yann LeCun在1998年设计的用于手写数字识别的卷积神经网络，当年美国大多数银行就是用它来识别支票上面的手写数字的，它是早期卷积神经网络中最有代表性的实验系统之一。可以说，LeNet-5就相当于编程语言入门中的“Hello world！”。 但是很奇怪的，原本 ...
原文：卷积神经网络Lenet-5实现
原文地址：http: blog.csdn.net hjimce article details 作者：hjimce 卷积神经网络算法是n年前就有的算法，只是近年来因为深度学习相关算法为多层网络的训练提供了新方法，然后现在电脑的计算能力已非当年的那种计算水平，同时现在的训练数据很多，于是神经网络的相关算法又重新火了起来，因此卷积神经网络就又活了起来，再开始前，我们需要明确的是网上讲的卷积神经网络的 ...
2017-10-23 15:13 0 2434 推荐指数：
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经典卷积神经网络算法(1)：LeNet-5
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CNN-1: LeNet-5 卷积神经网络模型
1、LeNet-5模型简介 LeNet-5 模型是 Yann LeCun 教授于 1998 年在论文 Gradient-based learning applied to document recognitionr [1] 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 ...
卷积神经网络之LeNet
开局一张图，内容全靠编。 上图引用自 【卷积神经网络-进化史】从LeNet到AlexNet. 目前常用的卷积神经网络 深度学习现在是百花齐放，各种网络结构层出不穷，计划梳理下各个常用的卷积神经网络结构。 目前先梳理下用于图像分类的卷积神经网络 LeNet AlexNet ...
技术干货丨卷积神经网络之LeNet-5迁移实践案例
摘要：LeNet-5是Yann LeCun在1998年设计的用于手写数字识别的卷积神经网络，当年美国大多数银行就是用它来识别支票上面的手写数字的，它是早期卷积神经网络中最有代表性的实验系统之一。可以说，LeNet-5就相当于编程语言入门中的“Hello world！”。 华为的昇腾训练芯片 ...
经典卷积神经网络结构——LeNet-5、AlexNet、VGG-16
经典卷积神经网络的结构一般满足如下表达式： 输出层 -> （卷积层+ -> 池化层？）+ -> 全连接层+ 上述公式中，“+”表示一个或者多个，“？”表示一个或者零个，如“卷积层+”表示一个或者多个卷积层，“池化层？”表示一个或者零个池化层。“->”表示 ...
使用mxnet实现卷积神经网络LeNet
1.LeNet模型 LeNet是一个早期用来识别手写数字的卷积神经网络，这个名字来源于LeNet论文的第一作者Yann LeCun。LeNet展示了通过梯度下降训练卷积神经网络可以达到手写数字识别在当时最先进的成果，这个尊基性的工作第一次将卷积神经网络推上舞台 上图就是LeNet模型，下面 ...
深度学习——卷积神经网络 的经典网络（LeNet-5、AlexNet、ZFNet、VGG-16、GoogLeNet、ResNet）
一、CNN卷积神经网络的经典网络综述 下面图片参照博客：http://blog.csdn.net/cyh_24/article/details/51440344 二、LeNet-5网络 输入尺寸：32*32 卷积层：2个 降采样层(池化层)：2个 全 ...