LeNet5 介紹 LeNet通常就指LeNet5,該網絡誕生於1998年,作者是Yann LeCun,當初被設計用來識別手寫數字,是最早的CNN網絡之一,被后續學者奉為經典,該論文的下載地址 http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download ...
因為卷積神經網絡的經典模型是:Lenet 實現,只要理解了這個的前向傳導過程,基本上就OK了,因此我們后面主要講解Lenet 的實現。 輸入尺寸: 卷積層: 個 降采樣層: 個 全連接層: 個 輸出: 個類別 數字 的概率 一 理論階段 作為CNN的入門文章,沒有打算啰嗦太多的東西,因為什么權值共享 局部感受野什么的,講那么多,都是那些生物學的相關理論,看了那些玩意,大部分初學者已經煩了。卷積神經 ...
2017-09-02 20:06 0 6446 推薦指數:
LeNet5 介紹 LeNet通常就指LeNet5,該網絡誕生於1998年,作者是Yann LeCun,當初被設計用來識別手寫數字,是最早的CNN網絡之一,被后續學者奉為經典,該論文的下載地址 http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download ...
一、介紹 LeNet5模型由Yann LeCun在1998年提出,是LeNet多次迭代后的模型,應用於手寫數字識別中。 二、模型結構 LeNet5模型結構圖 如圖所示,LeNet5共包含7層(不包括輸入),每一層都包含可訓練參數(權重),輸入是32×32像素的圖像。下面逐層介紹 ...
先說一個小知識,助於理解代碼中各個層之間維度是怎么變換的。 卷積函數:一般只用來改變輸入數據的維度,例如3維到16維。 Conv2d() 一個小例子: 卷積神經網絡實戰之Lenet5: 下面放一個示例圖,代碼中的過程就是根據示例圖進行 ...
卷積神經網絡可謂是現在深度學習領域中大紅大紫的網絡框架,尤其在計算機視覺領域更是一枝獨秀。CNN從90年代的LeNet開始,21世紀初沉寂了10年,直到12年AlexNet開始又再煥發第二春,從ZF Net到VGG,GoogLeNet再到ResNet和最近的DenseNet,網絡越來越深,架構 ...
本文介紹以下幾個CNN經典模型:Lenet(1986年)、Alexnet(2012年)、GoogleNet(2014年)、VGG(2014年)、Deep Residual Learning(2015年) 1.LeNet-5 Lenet-5是一個經典的CNN網絡模型,幾乎所有講 ...
之前一直說的是 FPGA實現的指導思想,后續做里一個 基於LeNet5 的MNIST 實現,整體效果可以在B站上看看。鏈接如下 https://www.bilibili.com/video/BV1ru411X7hB?spm_id_from=333.999.0.0 ...
原文作者:aircraft 原文地址:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/8954892.html 深度學習教程目錄如下,還在繼續更新完善中 深度學 ...