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使用PyTorch实现LeNet-5

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简介：
本项目利用Python深度学习库PyTorch实现了经典卷积神经网络模型LeNet-5，适用于手写数字识别任务。 使用Pytorch搭建的LeNet-5网络，在Minist数据集上进行训练后，测试集准确率接近98.4%。文件内包含代码、Minist数据集以及训练好的模型参数。

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  • 使用PyTorch实现LeNet-5
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    本项目利用Python深度学习库PyTorch实现了经典卷积神经网络模型LeNet-5，适用于手写数字识别任务。 使用Pytorch搭建的LeNet-5网络，在Minist数据集上进行训练后，测试集准确率接近98.4%。文件内包含代码、Minist数据集以及训练好的模型参数。
     
  • 使用PyTorch构建卷积神经网络LeNet-5.ipynb
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    本Jupyter Notebook教程详细介绍了如何利用Python深度学习库PyTorch实现经典的卷积神经网络模型LeNet-5，适用于计算机视觉任务。 利用PyTorch可以实现卷积神经网络LeNet-5。关于如何使用PyTorch实现这个模型的具体细节，可以参考相关的技术博客文章。文中详细介绍了构建和训练该模型的过程，并提供了代码示例以帮助理解每个步骤的执行方式。通过这些资源，开发者能够更好地掌握利用深度学习框架进行图像分类任务的方法和技术。
     
  • MATLAB中的LeNet-5模型实现代码
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    本代码提供了一个在MATLAB环境中实现经典LeNet-5卷积神经网络的具体步骤和示例。它适用于研究者们快速搭建、训练并测试该模型，应用于手写数字识别等任务中。 这段文字描述了一个用于手写数字识别的Lenet-5模型的MATLAB代码，并且提到该代码包含可以直接运行的数据集。
     
  • Lenet-5卷积神经网络的C++实现
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    本项目为经典的LeNet-5卷积神经网络模型的C++语言实现版本。通过简洁高效的代码，展示了如何用C++构建和训练该模型进行手写数字识别任务。 用C++实现的LeNet-5，在VS2015环境下开发，可以直接运行。大家可以尝试使用MNIST库，并希望与大家交流学习。
     
  • LeNet-5代码.py
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    这段Python代码实现了LeNet-5卷积神经网络模型，适用于手写数字识别任务。包含了模型定义、训练及测试过程，易于理解和修改。 卷积神经网络LeNet-5的PyTorch代码实现可以参考相关博客文章。详情请查阅关于该主题的具体内容介绍。
     
  • 使用PyTorch实现DNN
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    本项目利用PyTorch框架搭建深度神经网络(DNN)，旨在解决复杂模式识别与预测问题，适用于图像处理、自然语言理解和数据挖掘等多个领域。 使用PyTorch实现深度学习DNN网络，并且有实际数据作为支撑，在Python 3.6环境下搭配PyTorch 0.4版本可以运行代码，整个过程不需要GPU支持。
     
  • 使用 PyTorch 实现 AlexNet
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    本项目采用PyTorch框架实现经典卷积神经网络AlexNet，适用于图像分类任务，展示了深度学习模型在计算机视觉领域的应用。 使用 PyTorch 实现 AlexNet 的代码在这里展示。由于图片集太大，无法上传。
     
  • 基于TensorFlow的LeNet-5卷积神经网络实现
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    本项目采用TensorFlow框架实现了经典的LeNet-5卷积神经网络模型，应用于手写数字识别任务，展示了CNN在图像分类中的强大性能。 这段文字描述了一个包含MNIST数据集的程序包，无需额外下载即可使用。由于model文件夹里有预训练好的模型，可以直接运行测试代码。不过，该模型只经过了6000轮训练，未完成全部3万轮训练周期，因此当前准确率为98.8%。如果需要更高精度的结果，请自行完整地重新进行一轮训练（预计可以达到99.%的准确率）。如果不满意现有结果，则可以通过调整超参数（如初始学习速率和衰减比率）来优化性能。下次将上传有关迁移学习的相关代码，敬请期待。
     
  • LeNet-5神经网络的C语言实现代码
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    这段代码实现了经典的LeNet-5神经网络模型，并用C语言编写。它适用于学习和研究深度学习的基础架构与算法。 根据YANN LECUN的论文《Gradient-based Learning Applied To Document Recognition》设计的LeNet-5神经网络使用C语言编写，并且不依赖任何第三方库。该代码可以利用gcc进行编译并运行，有助于深入理解深度学习的相关理论。 此项目针对MNIST手写字符集进行了训练和测试，初始训练识别率为97%，经过多代训练后可达98%的准确率。其中DEMOmain.c文件为一个用于演示如何使用MNIST数据集进行图像识别的例子，用户可以直接编译并运行该程序。该项目包含60,000张图片作为训练集以及10,000张图片用作测试集。 项目在VISUAL STUDIO 2015环境中开发，并且可以通过更新到或高于UPDATE1版本的VISUAL STUDIO直接打开和编译。代码遵循ANSI C标准编写，因此可以无缝移植至其他平台进行编译而无需修改源码。 若因缺少openmp库导致无法顺利编译，请将lenet.c文件中的#include及#pragma omp parallel for这两行删除即可继续正常构建项目。 API部分包括： - TrainBatch：批量训练接口，参数分别为LeNet5网络模型指针、输入图像数组的二维数据集、结果向量矩阵以及标签数组。 - Train：单个样本训练方法，传入值为LeNet5模型结构体地址和对应的图片及标签信息。 - Predict：预测函数，根据给定的测试图象返回分类结果。 - 初始化：用于创建并初始化LeNet5神经网络的核心参数。
     
  • LeNet-official-demo 图像分类代码，基于PyTorch的LeNet网络官方演示，直接使用
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    这段代码是基于PyTorch实现的LeNet神经网络官方演示项目，适用于图像分类任务。提供现成的模型和示例数据集供用户直接运行测试。 LeNet_official_demo是PyTorch官方提供的LeNet网络实现代码，可以直接使用。手写字体识别模型LeNet5诞生于1994年，它是最早的卷积神经网络之一。通过巧妙的设计，LeNet5利用卷积、参数共享和池化等操作来提取特征，并且减少了大量的计算成本。最后，它采用全连接神经网络进行分类识别，这个架构也是许多现代神经网络设计的起点。LeNet5由7层CNN（不包括输入层）组成，其中输入图像大小为32×32像素。卷积层用Ci表示，池化层用Si表示，全连接层则用Fi表示。