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：技术干货丨卷积神经网络之LeNet-5迁移实践案例
摘要：LeNet 是Yann LeCun在 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 就相当于编程语言入门中的 Hello world 。 华为的昇腾训练芯片一直是大家所期待的，目前已经开始提供公测，如何在昇腾训练芯片上运行一个训练任务，这是目前很多人都在采坑过程中，所以我写了 ...
2020-06-24 11:38 0 633 推荐指数：
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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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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 ...
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 ...
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 ...
tensorflow 2.0 学习 （十一）卷积神经网络 （一） MNIST数据集训练与预测 LeNet-5网络
网络结构如下： 代码如下： 训练和测试结果如下： 下次更新CIFAR10数据集与改进VGG13网络 ...