因为卷积神经网络的经典模型是:Lenet-5实现,只要理解了这个的前向传导过程,基本上就OK了,因此我们后面主要讲解Lenet-5的实现。 输入尺寸:32*32 卷积层:3个 降采样层:2个 全连接层:1个 输出:10个类别(数字0-9的概率) 一、理论阶段 ...
LeNet 介绍 LeNet通常就指LeNet ,该网络诞生于 年,作者是Yann LeCun,当初被设计用来识别手写数字,是最早的CNN网络之一,被后续学者奉为经典,该论文的下载地址 http: citeseerx.ist.psu.edu viewdoc download jsessionid E BBBFEFE B C D DC F A doi . . . . amp rep rep amp ...
2022-03-06 09:47 0 1863 推荐指数:
因为卷积神经网络的经典模型是:Lenet-5实现,只要理解了这个的前向传导过程,基本上就OK了,因此我们后面主要讲解Lenet-5的实现。 输入尺寸:32*32 卷积层:3个 降采样层:2个 全连接层:1个 输出:10个类别(数字0-9的概率) 一、理论阶段 ...
一、介绍 LeNet5模型由Yann LeCun在1998年提出,是LeNet多次迭代后的模型,应用于手写数字识别中。 二、模型结构 LeNet5模型结构图 如图所示,LeNet5共包含7层(不包括输入),每一层都包含可训练参数(权重),输入是32×32像素的图像。下面逐层介绍 ...
先说一个小知识,助于理解代码中各个层之间维度是怎么变换的。 卷积函数:一般只用来改变输入数据的维度,例如3维到16维。 Conv2d() 一个小例子: 卷积神经网络实战之Lenet5: 下面放一个示例图,代码中的过程就是根据示例图进行 ...
本文介绍以下几个CNN经典模型:Lenet(1986年)、Alexnet(2012年)、GoogleNet(2014年)、VGG(2014年)、Deep Residual Learning(2015年) 1.LeNet-5 Lenet-5是一个经典的CNN网络模型,几乎所有讲 ...
很多变种,其中有几个经典模型在CNN发展历程中有着里程碑的意义,它们分别是:LeNet、Alexnet、G ...
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: ...
本题解法颇为复杂, 因此谓之"烧脑". 期待有简单解法的数学爱好者交流讨论. 来信请发至: zhaoyin.math@foxmail.com Whitlock 先生在数学课 ...
卷积神经网络可谓是现在深度学习领域中大红大紫的网络框架,尤其在计算机视觉领域更是一枝独秀。CNN从90年代的LeNet开始,21世纪初沉寂了10年,直到12年AlexNet开始又再焕发第二春,从ZF Net到VGG,GoogLeNet再到ResNet和最近的DenseNet,网络越来越深,架构 ...