Pytorch-卷積神經網絡CNN之lenet5的Pytorch代碼實現
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 ...
原文：深度學習（五）基於tensorflow實現簡單卷積神經網絡Lenet５
原文作者：aircraft 原文地址：https: www.cnblogs.com DOMLX p .html 深度學習教程目錄如下，還在繼續更新完善中 深度學習系列教程目錄 參考博客：https: blog.csdn.net u article details https: blog.csdn.net u article details 目前人工智能神經網絡已經成為非常火的一門技術，今天就用t ...
2018-04-26 20:33 0 3029 推薦指數：
相關推薦
深度學習之 TensorFlow（四）：卷積神經網絡
基礎概念： 卷積神經網絡（CNN）：屬於人工神經網絡的一種，它的權值共享的網絡結構顯著降低了模型的復雜度，減少了權值的數量。卷積神經網絡不像傳統的識別算法一樣，需要對數據進行特征提取和數據重建，可以直接將圖片作為網絡的輸入，自動提取特征，並且對圖形的變形等具有高度不變形。在語音分析和圖像識別 ...
《神經網絡與深度學習》（五） 卷積神經網絡CNN及tensorflow代碼實現示例
轉自：http://blog.csdn.net/cxmscb/article/details/71023576 一、CNN的引入 在人工的全連接神經網絡中，每相鄰兩層之間的每個神經元之間都是有邊相連的。當輸入層的特征維度變得很高時，這時全連接網絡需要訓練的參數就會增大很多，計算速度就會變得 ...
卷積神經網絡Lenet-5實現
原文地址：http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/47323463 作者：hjimce 卷積神經網絡算法是n年前就有的算法，只是近年來因為深度學習相關算法為多層網絡的訓練提供了新方法，然后現在電腦的計算能力已非 ...
TensorFlow 深度學習筆記 卷積神經網絡
Convolutional Networks 轉載請注明作者：夢里風林 Github工程地址：https://github.com/ahangchen/GDLnotes 歡迎star，有問題可以 ...
深度學習之卷積神經網絡CNN及tensorflow代碼實例
深度學習之卷積神經網絡CNN及tensorflow代碼實例 什么是卷積？ 卷積的定義 從數學上講，卷積就是一種運算，是我們學習高等數學之后，新接觸的一種運算，因為涉及到積分、級數，所以看起來覺得很復雜 ...
經典網絡LeNet5看卷積神經網絡各層的維度變化
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 ...
卷積神經網絡之LeNet
開局一張圖，內容全靠編。 上圖引用自 【卷積神經網絡-進化史】從LeNet到AlexNet. 目前常用的卷積神經網絡 深度學習現在是百花齊放，各種網絡結構層出不窮，計划梳理下各個常用的卷積神經網絡結構。 目前先梳理下用於圖像分類的卷積神經網絡 LeNet AlexNet ...