卷积神经网络入门：LeNet5（手写体数字识别）详解
第一张图包括8层LeNet5卷积神经网络的结构图，以及其中最复杂的一层S2到C3的结构处理示意图。 第二张图及第三张图是用tensorflow重写LeNet5网络及其注释。 这是原始的LeNet5网络： 下面是改进后的LeNet5网络： ...
原文：PyTorch实战：经典模型LeNet5实现手写体识别
在上一篇博客CNN核心概念理解中，我们以LeNet为例介绍了CNN的重要概念。在这篇博客中，我们将利用著名深度学习框架PyTorch实现LeNet ，并且利用它实现手写体字母的识别。训练数据采用经典的MNIST数据集。本文主要分为两个部分，一是如何使用PyTorch实现LeNet模型，二是实现数据准备 定义网络 定义损失函数 训练 测试等完整流程。 一 LeNet模型定义 LeNet是识别手写字母 ...
2018-12-27 16:53 0 1836 推荐指数：
相关推荐
pytorch实现MNIST手写体识别（全连接神经网络）
环境： pytorch1.1 cuda9.0 ubuntu16.04 该网络有3层，第一层input layer，有784个神经元（MNIST数据集是28*28的单通道图片，故有784个神经元）。第二层为hidden_layer，设置为500个神经元。最后一层是输出层，有10个神经元（10 ...
深度网络实现手写体识别
基于自动编码机（autoencoder）,这里网络的层次结构为一个输入层，两个隐层，后面再跟着一个softmax分类器: 采用贪婪算法，首先把input和feature1看作一个自动编码机，训练 ...
tensorflow实现Minist手写体识别
import tensorflow as tffrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #下载MINIST数据集mnist ...
基于TensorFlow简单实现手写体数字识别
本案例采用的是MNIST数据集[1]，是一个入门级的计算机视觉数据集。 MNIST数据集已经被嵌入到TensorFlow中，可以直接下载和安装。 此时，文件名为MNIST_data的 ...
Pytorch1.0入门实战一：LeNet神经网络实现 MNIST手写数字识别
记得第一次接触手写数字识别数据集还在学习TensorFlow，各种sess.run()，头都绕晕了。自从接触pytorch以来，一直想写点什么。曾经在2017年5月，Andrej Karpathy发表的一篇Twitter，调侃道：l've been using PyTorch a few ...
Tensorflow实现LeNet5网络并保存pb模型，实现自定义的手写数字识别（附opencv-python调用代码）
关于LeNet5 LeNet-5是一个简单的卷积神经网络，是用于手写字体的识别的一个经典CNN 前向传播过程如下： INPUT层这是神经网络的输入，输入图像的尺寸统一为32×32。 C１层输入图片：32×32 卷积核大小：5×5 卷积核种类：6 输出feature map大小 ...
入门机器学习（1）——手写体识别模型
MNIST 手写体训练集 2.2 开发环境搭建 2.3 Keras 训练模型 2.4 保存模型为 o ...