Advertisement

LeNet-5代码、MNIST数据和论文.rar

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本资源包包含经典卷积神经网络模型LeNet-5的实现代码及预训练模型，用于手写数字识别任务的数据集MNIST，以及详细介绍该架构的研究论文。 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。提供带有详细注释的LeNet-5源码以及MNIST数据集，以帮助初学者学习。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • LeNet-5代码、MNIST数据和论文.rar
    优质
    本资源包包含经典卷积神经网络模型LeNet-5的实现代码及预训练模型，用于手写数字识别任务的数据集MNIST，以及详细介绍该架构的研究论文。 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。提供带有详细注释的LeNet-5源码以及MNIST数据集，以帮助初学者学习。
     
  • 基于LeNet-5的MNIST训练
    优质
    本研究利用经典卷积神经网络LeNet-5对MNIST手写数字数据集进行分类任务的训练，旨在探索模型在大规模图像识别中的基础性能。 这段资源使用了实现LeNet-5网络结构的代码，并参考了UFLDL上的相关资料以及R. B. Palm在CNN方面的相关工作。为了适应MNIST数据集，我将输入大小调整为28*28，并且c3层中的每一张特征图都与s4层中的每一张特征图相连。经过训练后，模型的准确率可以达到99.1%。
     
  • TensorFlow 2.0：实战LeNet-5进行MNIST数据集识别
    优质
    本教程详细介绍如何使用TensorFlow 2.0实现经典卷积神经网络LeNet-5，并应用于MNIST手写数字识别任务，适合深度学习初学者实践。 LeNet-5模型在1990年代提出并使卷积神经网络成功商用化。下图展示了 LeNet-5 的网络结构，它接收32×32大小的数字与字符图片，并用于识别MINIST数据集中的数字，在测试集中计算其准确率。根据上图所示的网络架构，可以得到模型的具体结构如下： 完整代码示例的第一部分是加载和预处理MNIST数据集。 ```python import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.keras import datasets # 加载 MNIST 数据集 (x_train, y_train), (x_test, y_test) = datasets.mnist.load_data() ``` 这段代码首先导入了必要的库，然后从TensorFlow Keras的datasets模块中加载MNIST数据集。
     
  • LeNet-5代码.py
    优质
    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。
     
  • Fashion-MNIST数据集上LeNet模型的训练代码（PyCharm）
    优质
    本项目提供在Fashion-MNIST数据集上使用经典LeNet卷积神经网络进行图像分类任务的Python实现代码，适用于PyCharm等IDE环境。 在 Fashion-MNIST 数据集上训练 LeNet 模型的 Python 代码。
     
  • LeNet-5论文的完整版本
    优质
    《LeNet-5论文的完整版本》介绍了经典的卷积神经网络模型LeNet-5，详细阐述了其架构、训练方法及在手写数字识别中的应用，对深度学习研究具有重要参考价值。 LeNet-5论文的英文原版介绍了可用于手写数字识别的模型，并且文字清晰易读。
     
  • MATLAB中的LeNet-5模型实现代码
    优质
    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。
     
  • 关于LeNet、AlexNet和ResNet的论文
    优质
    这篇论文综述了深度学习领域中具有里程碑意义的三个网络模型——LeNet、AlexNet以及ResNet的发展历程和技术特点。 本资源包含LeNet、AlexNet和ResNet三大人工神经网络的论文，研究这些内容有助于进一步了解人工智能。
     
  • 使用PyTorch构建LeNet网络并用MNIST数据集训练和测试
    优质
    本项目利用Python深度学习库PyTorch实现经典的LeNet卷积神经网络，并通过MNIST手写数字数据集进行模型训练与效果验证。 最近在学习PyTorch，并手工复现了LeNet网络。以下是代码： ```python import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class LeNet(nn.Module): def __init__(self): super(LeNet, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(1， ``` 欢迎各位留言交流。
     
  • 使用PyTorch在MNIST数据集上训练LeNet、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet和ResNet模型
    优质
    本项目利用PyTorch框架，在经典的MNIST手写数字数据集上实现并比较了LeNet、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet及ResNet五种卷积神经网络的训练效果。 1. 处理并加载MNIST数据集、初始化网络以及测试函数。 2. 训练函数的编写及使用PyTorch构建LeNet网络以训练MNIST数据集。 3. 从零开始利用PyTorch构建AlexNet，并用其来训练MNIST数据集。 4. 使用PyTorch自定义实现VGGNet，用于处理和训练MNIST数据集。 5. 利用PyTorch搭建GoogLeNet网络模型并应用于MNIST数据集的训练过程中。 6. 从零开始使用PyTorch构建ResNet，并进行MNIST数据集的训练。