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 ...

卷積神經網絡的結構我隨意設了一個。 結構大概是下面這個樣子： 代碼如下： 最終在測試集上識別率在99%左右。 相關測試數據可以在這里下載到。 ...

導入模塊： 下載手寫數據集： 訓練數據60000個，長度和寬度都是28，標簽也是6000個。 測試數據10000個。 圖形化數據集，查看 ...

因為卷積神經網絡的經典模型是：Lenet-5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-5的實現。 輸入尺寸：32*32 卷積層：3個 降采樣層：2個 全連接層：1個 輸出：10個類別（數字0-9的概率） 一、理論階段 ...

關於LeNet5 LeNet-5是一個簡單的卷積神經網絡，是用於手寫字體的識別的一個經典CNN 前向傳播過程如下： INPUT層這是神經網絡的輸入，輸入圖像的尺寸統一為32×32。 C１層輸入圖片：32×32 卷積核大小：5×5 卷積核種類：6 輸出feature map大小 ...

Fashion MNIST https://www.kaggle.com/zalando-research/fashionmnist Fashion-MNIST is a dataset of Zalando's article images—consisting ...

第一張圖包括8層LeNet5卷積神經網絡的結構圖，以及其中最復雜的一層S2到C3的結構處理示意圖。 第二張圖及第三張圖是用tensorflow重寫LeNet5網絡及其注釋。 這是原始的LeNet5網絡： 下面是改進后的LeNet5網絡： ...

在上一篇博客CNN核心概念理解中，我們以LeNet為例介紹了CNN的重要概念。在這篇博客中，我們將利用著名深度學習框架PyTorch實現LeNet5，並且利用它實現手寫體字母的識別。訓練數據采用經典的MNIST數據集。本文主要分為兩個部分，一是如何使用PyTorch實現LeNet模型，二是實現數據 ...