卷积神经网络Lenet-5实现
原文地址：http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/47323463 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 ...
原文：CNN-1: LeNet-5 卷积神经网络模型
LeNet 模型简介 LeNet 模型是 Yann LeCun 教授于 年在论文 Gradient based learning applied todocument recognitionr 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。在 MNIST 数据集上， LeNet 模型可以达到大约 . 的正确率。 LeNet 模型结构 LeNet 模型总共有 层 ，下图展示了LeNet ...
2019-06-27 10:55 0 3056 推荐指数：
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CNN-4: GoogLeNet 卷积神经网络模型
1、GoogLeNet 模型简介 GoogLeNet 是2014年Christian Szegedy提出的一种全新的深度学习结构，该模型获得了ImageNet挑战赛的冠军。 2、GoogLeNet 模型的提出 1）在这之前的AlexNet、VGG等结构都是通过增大网络的深度（层数）来获得更好 ...
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 ...
经典卷积神经网络算法(1)：LeNet-5
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卷积神经网络(CNN)模型结构
在前面我们讲述了DNN的模型与前向反向传播算法。而在DNN大类中，卷积神经网络(Convolutional Neural Networks，以下简称CNN)是最为成功的DNN特例之一。CNN广泛的应用于图像识别，当然现在也应用于NLP等其他领域，本文我们就对CNN的模型结构做一个总结 ...
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 ...
《机器学习(周志华)》笔记--神经网络（6）--其他常见神经网络：深度学习模型、深度学习的兴起（历史）、卷积神经网络(CNN)、局部连接、权值共享、卷积操作（convolution）、池化操作（pooling）、随机失活（dropout）、Lenet-5
四、其他常见神经网络 1、深度学习模型 感知机只包括输入层和输出层，只能处理线性任务，为了处理非线性任务，在输入和输出之间加入了隐层，隐层的目的是对数据进行加工处理传递给输出层。 为了解决更为复杂的问题，我们需要提升模型的学习能力，这时要增加模型的复杂度，有两种策略 ...
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 ...