一、LeNet-5 Lenet-5的結構很簡單,但是包含神經網絡的基本結構,用的是5*5卷積和平均池化,可以用來作為簡單的練習,其結構圖下: 代碼: 二、AlexNet 相較於LeNet-5,AlexNet有比較大的特點 ...
CNN的發展史 上一篇回顧講的是 年Hinton他們的Science Paper,當時提到, 年雖然Deep Learning的概念被提出來了,但是學術界的大家還是表示不服。當時有流傳的段子是Hinton的學生在台上講paper時,台下的機器學習大牛們不屑一顧,質問你們的東西有理論推導嗎 有數學基礎嗎 搞得過SVM之類嗎 回頭來看,就算是真的,大牛們也確實不算無理取鬧,是騾子是馬拉出來遛遛,不要 ...
2017-05-31 10:50 0 10965 推薦指數:
一、LeNet-5 Lenet-5的結構很簡單,但是包含神經網絡的基本結構,用的是5*5卷積和平均池化,可以用來作為簡單的練習,其結構圖下: 代碼: 二、AlexNet 相較於LeNet-5,AlexNet有比較大的特點 ...
github博客傳送門 csdn博客傳送門 參考: https://my.oschina.net/u/876354/blog/1797489 LeNet C1層(卷積層):6@28×28 (1)特征圖大小 ->(32-5+1)×(32-5+1)= 28×28 (2)參數 ...
卷積神經網絡(Convolutional Neural Network, CNN)是一種前饋神經網絡,它的人工神經元可以響應一部分覆蓋范圍內的周圍單元,對於大型圖像處理有出色表現。 其中 文章 詳解卷積神經網絡(CNN)已經對卷積神經網絡進行了詳細的描述,這里為了學習MXNet的庫 ...
1. LeNet class LeNet(nn.Module): def __init__(self): super(LeNet, self).__init__() # 1, 32, 32 layer1 = nn.Sequential ...
LeNet – 5網絡 網絡結構為: 輸入圖像是:32x32x1的灰度圖像 卷積核:5x5,stride=1 得到Conv1:28x28x6 池化層:2x2,stride=2 (池化之后再經過激活函數sigmoid) 得到Pool1:14x14x6 卷積核:5x5,stride ...
forward 方向。 下面將分別介紹 LeNet-5、AlexNet 和 VGG-16 結構。 ...
一、CNN卷積神經網絡的經典網絡綜述 下面圖片參照博客:http://blog.csdn.net/cyh_24/article/details/51440344 二、LeNet-5網絡 輸入尺寸:32*32 卷積層:2個 降采樣層(池化層):2個 全 ...
http://blog.csdn.net/OliverkingLi/article/details/73849228 ...