LeNet_V1.py

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

Lenet-5　tensorflow 源码实现，卷积－池化－卷积－池化－全连接－全链接 可用来训练，并验证

MNIST TENSORFLOW LE-NET PYTHON代码,可以直接训练,代码结构比较清晰,有详细的注释

【LeNet-5模型原理与实现】LeNet-5是由Yann LeCun在1998年提出的，是最早的卷积神经网络（CNN）之一，主要用于手写数字识别任务，尤其是在MNIST数据集上的应用。LeNet-

用长短时记忆循环网络,实现码率与(7,4)汉明码行同的信道编译码过程。并且使用python进行网络训练和测试,并在BPSK调制下高斯白噪声信道中实现通信过程仿真。

很强大可以用所见即所得的方式设计python窗口并定义事件 然后生相关文件配合eric4使用更加得心应手 这是pyqt4.x的最新版配合python 2.x使用 python 3.x 需要PyQt5

pyasn1-0.4.2-py2.7.egg离线安装包。安装paramiko的必要组件

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