.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，下面将对每层参数进行说明 . input输入层 假设输入层数据shape , . C 卷积层 卷积核大小: ker ...
2019-09-22 14:32 0 352 推荐指数：
卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。 其中 文章 详解卷积神经网络(CNN)已经对卷积神经网络进行了详细的描述，这里为了学习MXNet的库 ...
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 ...
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 ...
介绍过去几年中数个在 ImageNet 竞赛（一个著名的计算机视觉竞赛）取得优异成绩的深度卷积神经网络。 LeNet LeNet 证明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的最先进的结果。这个奠基性的工作第一次将卷积神经网络推上舞台，为世人所知。 训练： AlexNet ...
本教程将 主要面向代码， 旨在帮助您 深入学习和卷积神经网络。由于这个意图，我 不会花很多时间讨论激活功能，池层或密集/完全连接的层 - 将来会有 很多教程在PyImageSearch博客上将覆盖 每个层类型/概念 在很多细节。 再次，本教程是您 第一个端到端的例子，您可 ...
卷积神经网络（convolutional neural network）。它是近年来深度学习能在计算机视觉中取得巨大成果的基石，它也逐渐在被其他诸如自然语言处理、推荐系统和语音识别等领域广泛使用。 目前我关注的问题是： 输入数据的构建，尤其是多输入、多输出的情况。 finetune ...
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 ...
1.CNN简介 2.卷积（convolution) 3.Pooling 4. Mini-batch SGD优化 5. 代码具体说明 6. Code地址 1. CNN简介 CNN（卷积神经网络）是传统神经网络的变种，CNN在传统神经网络的基础上，引入了卷积 ...
