原文: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 年 月,Andrej Karpathy发表的一篇Twitter,调侃道:l ve been using PyTorch a few months now, l ve never felt better, l ve more energy.My ski ...

2019-03-02 23:51 0 1351 推荐指数:

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卷积神经网络入门LeNet5(手写数字识别)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: ...

Tue Oct 16 18:19:00 CST 2018 4 2832
pytorch实现MNIST手写识别(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 ...

Thu Aug 15 06:47:00 CST 2019 2 2217
keras与卷积神经网络(CNN)实现识别mnist手写数字

在本篇博文当中,笔者采用了卷积神经网络来对手写数字进行识别,采用的神经网络的结构是:输入图片——卷积层——池化层——卷积层——池化层——卷积层——池化层——Flatten层——全连接层(64个神经元)——全连接层(500个神经元)——softmax函数,最后得到分类的结果。Flatten层用于将池 ...

Tue Apr 14 17:23:00 CST 2020 0 1046
 
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