lenet5源码不用CNN框架使用python语言完全实现lenet5全7层
完全实现lenet5全7层,为了更好的理解代码,需要提前了解下面的知识 1, lenet5的7层结构,包括每一层的含义和参数个数,重点是c2到s3层的部分连接原理 2, 了解卷积求导,pool求导,全连接层求导,softmax求导
用户评论
推荐下载
-
车牌识别Python程序使用五层的CNN网络
车牌识别Python程序,使用五层的CNN网络,适合初学者学习
83 2019-04-28 -
CNN克隆使用HTML5CSS3BootStrap4的CNN克隆源码
CNN克隆:使用HTML5,CSS3,BootStrap4的CNN克隆
7 2021-04-07 -
深度学习d5卷积神经网络基础leNet卷积神经网络进阶
卷积神经网络基础 卷积神经网络:包括卷积层、池化层 二维卷积层: 最常用,用于处理图像数据,将输入和卷积核做互相关运算,并加上一个标量偏置来得到输出。 其模型参数=卷积核+标量偏置。 训练模型的时候,
23 2021-01-14 -
动手学task5卷积神经网络基础leNet卷积神经网络进阶
卷积神经网络基础 二维卷积层 填充和步幅 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。 填充 公式: 总的计算公式: 总结: 最后一个公式相比前一个公式没有
21 2021-01-30 -
伯禹动手学深度学习打卡07之LeNet
Convolutional Neural Networks 使用全连接层的局限性: 图像在同一列邻近的像素在这个向量中可能相距较远。它们构成的模式可能难以被模型识别。 对于大尺寸的输入图像,使用全连接
9 2021-02-01 -
动手学DL Task5LeNet加卷积神经网络进阶加循环神经网络进阶
LeNet 笔记 使用全连接层的局限性: 图像在同一列邻近的像素在这个向量中可能相距较远。它们构成的模式可能难以被模型识别。 对于大尺寸的输入图像,使用全连接层容易导致模型过大。 使用卷积层的优势:
27 2021-02-01 -
Perl5语言全教程
perl开发手册,查询perl5字段,方便开发。
17 2019-03-06 -
perl5语言全教程
Perl5 language full tutorial
19 2019-06-26 -
如何完全使用python实现工作
C:你难道指针扎得不疼么?每天收垃圾很舒服?键盘上P右边两个键是不是已经按坏了? C++:学C++三年以内请不要说你会C++;学了三年以上的人,恭喜你们,你过去几年浪费的时间我可以拿着香飘
0 2024-09-25 -
Lecture_5_CNN.zip
cifar10 教程,直达博客Tensorflow 笔记 Ⅶ——cifar10卷积神经网络,详细解读如何使用 TensorFlow1.x 与 TensorFlow2.x 的低阶API 以及 Tenso
9 2020-07-19
暂无评论