經典神經網絡誕生記: 1、LeNet,1998年 2、AlexNet,2012年 3、ZF-net,2013年 4、GoogleNet,2014年 5、VGG,2014年 6、ResNet,2015年 LeNet-5 ...
LeNet 是由Yann LeCun設計的用於手寫數字識別和機器打印字符的卷積神經網絡。她在 年發表的論文 基於梯度學習的文本識別 中提出了該模型,並給出了對該模型網絡架構的介紹。如下圖所示,LeNet 共有 層 不包括輸入層 ,包含卷積層 下采樣層 全連接層,而其輸入圖像為 .論文鏈接:Gradient based learning applied to document recognition ...
2021-06-20 20:06 0 179 推薦指數:
經典神經網絡誕生記: 1、LeNet,1998年 2、AlexNet,2012年 3、ZF-net,2013年 4、GoogleNet,2014年 5、VGG,2014年 6、ResNet,2015年 LeNet-5 ...
1 數據集 Mnist 數據集是一個手寫數字圖片數據集,數據集的下載和解讀詳見 Mnist數據集解讀 。 這里為了對接 pytorch 的神經網絡,需要將數據集制作成可以批量讀取的 tensor 數據。采用 torch.utils.data.Dataset 構建。 data.py 總體 ...
https://cuijiahua.com/blog/2018/01/dl_3.html 一、前言 LeNet-5出自論文Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition,是一種用於手寫體字符識別的非常高效的卷積神經網絡。 本文 ...
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 ...
一、前言 LeNet-5出自論文Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition,是一種用於手寫體字符識別的非常高效的卷積神經網絡。 本文將從卷積神經網絡結構的基礎說起,詳細地講解每個網絡層。 論文下載:請到文章結尾處下載 ...
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 ...
一、 前言 網絡有5層(不考慮沒有參數的層,所以是LeNet-5),包含3個卷積層,2個池化層,2個全連接層,No padding。 LeNet-5(Gradient-Based Learning Applied to Document ...
http://blog.csdn.net/OliverkingLi/article/details/73849228 ...