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 ...
原文：技術干貨丨卷積神經網絡之LeNet-5遷移實踐案例
摘要：LeNet 是Yann LeCun在 年設計的用於手寫數字識別的卷積神經網絡，當年美國大多數銀行就是用它來識別支票上面的手寫數字的，它是早期卷積神經網絡中最有代表性的實驗系統之一。可以說，LeNet 就相當於編程語言入門中的 Hello world 。 華為的昇騰訓練芯片一直是大家所期待的，目前已經開始提供公測，如何在昇騰訓練芯片上運行一個訓練任務，這是目前很多人都在采坑過程中，所以我寫了 ...
2020-06-24 11:38 0 633 推薦指數：
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LeNet-5 卷積神經網絡結構圖
LeNet-5是Yann LeCun在1998年設計的用於手寫數字識別的卷積神經網絡，當年美國大多數銀行就是用它來識別支票上面的手寫數字的，它是早期卷積神經網絡中最有代表性的實驗系統之一。可以說，LeNet-5就相當於編程語言入門中的“Hello world！”。 但是很奇怪的，原本 ...
經典卷積神經網絡算法(1)：LeNet-5
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CNN-1: LeNet-5 卷積神經網絡模型
1、LeNet-5模型簡介 LeNet-5 模型是 Yann LeCun 教授於 1998 年在論文 Gradient-based learning applied to document recognitionr [1] 中提出的，它是第一個成功應用於數字識別問題的卷積神經網絡 ...
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 ...
經典卷積神經網絡結構——LeNet-5、AlexNet、VGG-16
經典卷積神經網絡的結構一般滿足如下表達式： 輸出層 -> （卷積層+ -> 池化層？）+ -> 全連接層+ 上述公式中，“+”表示一個或者多個，“？”表示一個或者零個，如“卷積層+”表示一個或者多個卷積層，“池化層？”表示一個或者零個池化層。“->”表示 ...
深度學習——卷積神經網絡 的經典網絡（LeNet-5、AlexNet、ZFNet、VGG-16、GoogLeNet、ResNet）
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 ...
tensorflow 2.0 學習 （十一）卷積神經網絡 （一） MNIST數據集訓練與預測 LeNet-5網絡
網絡結構如下： 代碼如下： 訓練和測試結果如下： 下次更新CIFAR10數據集與改進VGG13網絡 ...