原文:Pytorch1.0入門實戰一:LeNet神經網絡實現 MNIST手寫數字識別

記得第一次接觸手寫數字識別數據集還在學習TensorFlow,各種sess.run ,頭都繞暈了。自從接觸pytorch以來,一直想寫點什么。曾經在 年 月,Andrej Karpathy發表的一篇Twitter,調侃道:l ve been using PyTorch a few months now, l ve never felt better, l ve more energy.My ski ...

2019-03-02 23:51 0 1351 推薦指數:

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卷積神經網絡入門LeNet5(手寫數字識別)詳解

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: ...

Tue Oct 16 18:19:00 CST 2018 4 2832
pytorch實現MNIST手寫識別(全連接神經網絡

環境: pytorch1.1  cuda9.0  ubuntu16.04 該網絡有3層,第一層input layer,有784個神經元(MNIST數據集是28*28的單通道圖片,故有784個神經元)。第二層為hidden_layer,設置為500個神經元。最后一層是輸出層,有10個神經元(10 ...

Thu Aug 15 06:47:00 CST 2019 2 2217
keras與卷積神經網絡(CNN)實現識別mnist手寫數字

在本篇博文當中,筆者采用了卷積神經網絡來對手寫數字進行識別,采用的神經網絡的結構是:輸入圖片——卷積層——池化層——卷積層——池化層——卷積層——池化層——Flatten層——全連接層(64個神經元)——全連接層(500個神經元)——softmax函數,最后得到分類的結果。Flatten層用於將池 ...

Tue Apr 14 17:23:00 CST 2020 0 1046
 
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