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搜索资源列表

  1. Caffe MNIST训练好的lenet模型

  2. Caffe MNIST例子中训练好的LeNet模型，手写体数字识别准确率99%。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2014-12-03
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：kkk584520

  1. lenet-5训练MNIST

  2. 这个资源使用实现lenet-5的网络结构来MNIST数据集，代码参考了UFLDL上的相关的代码，以及R. B. Palm实现的CNN中的相关代码，为了适应数据集我把lenet-5输入的大小改为了28*28，c3的每一张特征图都与s4的每一张特征图相关，训练的结果可以达到99.1%

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2015-03-12
    • 文件大小：10485760
    • 提供者：u012737234

  1. Lenet matlab code

  2. Lenet

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2017-03-01
    • 文件大小：14680064
    • 提供者：mjy304122

  1. 深度卷积神经网络CNN的Theano实现（lenet）

  2. 深度卷积神经网络CNN的Theano实现（lenet），还包括一个单独的卷积层网络

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2017-05-11
    • 文件大小：177152
    • 提供者：u012223913

  1. MATLAB底层代码实现深度学习LeNet网络

  2. MATLAB底层代码实现深度学习LeNet网络训练，用于Mnist数据集手写识别 对于博客见：http://blog.csdn.net/love_ljq/article/details/78976452

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-01-05
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：love_ljq

  1. lenet-5模型的手写数字识别

  2. 基于lenet-5手写数字识别神经网络，添加部分代码可充分利用CPU资源

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-04-17
    • 文件大小：20971520
    • 提供者：qq_38857180

  1. 卷积神经网络lenet-5的c++实现

  2. c++ 实现的lenet-5 ， 开发环境是vs2015，打开工程就可以运行，大家可以下MNIST库试试，也希望跟大家学习交流

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-02-01
    • 文件大小：375808
    • 提供者：tangqinglin

  1. LeNet+AlexNet+ResNet论文

  2. 本资源包含LeNet，AlexNet和ResNet三大人工神经网络的论文，研究他们有助于进一步了解人工智能。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-09-25
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：superyang198608

  1. 新型LeNet-FC卷积神经网络模型算法的研究.pdf

  2. 新型LeNet-FC卷积神经网络模型算法的研究.pdf

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-05-19
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：anitachiu_2

  1. 基于改进lenet-5网络的人脸识别研究.pdf

  2. 基于改进lenet-5网络的人脸识别研究.pdf

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-05-09
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：anitachiu_2

  1. LeNet-5源代码、mnist_data及论文.rar

  2. LeNet-5出自论文Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition，是一种用于手写体字符识别的非常高效的卷积神经网络。 LeNet5源码，带详细注释。 mnist_data及论文 以飨初学者

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-05-07
    • 文件大小：11534336
    • 提供者：zhaoyunduan1958

  1. 基于改进lenet-5网络的人脸识别研究.pdf

  2. 基于改进lenet-5网络的人脸识别研究.pdf

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-04-27
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：anitachiu_2

  1. lenet.md python3

  2. lenet 模型介绍 lenet 网络搭建 运用lenet进行图像识别-fashion-mnist数据集 卷积神经网络就是含卷积层的网络。 LeNet交替使用卷积层和最大池化层后接全连接层来进行图像分类。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-02-17
    • 文件大小：7168
    • 提供者：qq_40441895

  1. 基于动态图构建LeNet-5训练mnist.py

  2. 为基于动态图构建LeNet-5训练mnist的python代码实现，代码已跑通，直接导入即可 需要支持paddlepaddle的框架

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-06-11
    • 文件大小：7168
    • 提供者：alicharity

  1. LeNet-5.py

  2. 卷积神经网络LeNet-5的pytorch代码实现，关于详细内容，可以参考博客：https://blog.csdn.net/didi_ya/article/details/108317958

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2020-09-03
    • 文件大小：5120
    • 提供者：didi_ya

  1. CNN模型简单介绍(LeNet,AlexNet,VGG,GoogLeNet,ResNet,GAN,R-CNN)

  2. CNN模型简单介绍,按照提出时间依次介绍LeNet,AlexNet,VGG,GoogLeNet,ResNet,GAN,R-CNN。十几页的ppt，主要介绍各个模型的核心思想、贡献，希望能为大家提供一条清晰的CNN发展脉络。具体的算法实现等需要阅读文章代码。相关文章会作为另一个资源提供免费打包下载。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2017-01-16
    • 文件大小：820224
    • 提供者：liudaxia1990

  1. CNN–LeNet-5原理

  2. LeNet5 by Yann LeCun 简介 LeNet-5结构图 LeNet包含七层 输入层：32*32*1像素的手写数字图片，相当于32*32=1024个神经元 C1层：卷积层，包含具有6个5*5卷积核的卷积层，步长为1，特征图的大小为28*28，神经元的个数为28*28*6=784。参数个数为(5*5+1)*6=156，连接数为156*28*28=122304。 S2层：池化层，max pooling。padding=0,size=2*2,stride=2，输出6张大小为14*14的特

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：1002496
    • 提供者：weixin_38727825

  1. 深度学习（五）————卷积神经网络基础、leNet、卷积神经网络进阶

  2. 目录 卷积神经网络基础 二维互相关运算 填充 步幅 多输入通道和多输出通道¶ 卷积层与全连接层的对比 池化 LeNet 模型 深度卷积神经网络（AlexNet） AlexNet 使用重复元素的网络（VGG）¶ ⽹络中的⽹络（NiN） GoogLeNet 卷积神经网络基础 本节我们介绍卷积神经网络的基础概念，主要是卷积层和池化层，并解释填充、步幅、输入通道和输出通道的含义 我们介绍卷积层的两个超参数，即填充和步幅，它们可以对给定形状的输入和卷积核改变输出形状。 二维互相关运算 二维互相关（cros

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：899072
    • 提供者：weixin_38516706

  1. Tensorflow2.0：实战LeNet-5识别MINIST数据集

  2. LeNet-5模型 1990 年代提出的LeNet-5使卷积神经网络在当时成功商用，下图是 LeNet-5 的网络结构图，它接受32 × 32大小的数字、字符图片，这次将LeNet-5模型用来识别MINIST数据集中的数字，并在测试集中计算其识别准确率。 根据上图的网络结构，可以得出下图的模型结构图： 完整代码示例 第一部分：数据集的加载与预处理 import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.kera

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：177152
    • 提供者：weixin_38666232

  1. 《动手学深度学习——卷积神经网络、LeNet、卷积神经网络进阶》笔记

  2. 动手学深度学习：卷积神经网络，LeNet，卷积神经网络进阶 卷积神经网络基础 目录： 1、卷积神经网络的基础概念 2、卷积层和池化层 3、填充、步幅、输入通道和输出通道 4、卷积层的简洁实现 5、池化层的简洁实现 1、卷积神经网络的基础概念 最常见的二维卷积层，常用于处理图像数据。 二维互相关运算 二维互相关（cross-correlation）运算的输入是一个二维输入数组和一个二维核（kernel）数组，输出也是一个二维数组，其中核数组通常称为卷积核或过滤器（filter）。卷积核的尺寸通常小

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：135168
    • 提供者：weixin_38630571
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