- 2024-10-18昇思MindSpore进阶教程--故障恢复
大家好,我是刘明,明志科技创始人,华为昇思MindSpore布道师。技术上主攻前端开发、鸿蒙开发和AI算法研究。努力为大家带来持续的技术分享,如果你也喜欢我的文章,就点个关注吧概述模型训练过程中,可能会遇到故障。重新启动训练,各种资源的开销是巨大的。为此MindSpore提供了故障
- 2024-10-12LeNet学习笔记(卷积+池化+relu
练习题目将平均汇聚层替换为最大汇聚层,会发生什么?尝试构建一个基于LeNet的更复杂的网络,以提高其准确性。调整卷积窗口大小。调整输出通道的数量。调整激活函数(如ReLU)。调整卷积层的数量。调整全连接层的数量。调整学习率和其他训练细节(例如,初始化和轮数)。在MNIST数据
- 2024-10-12神经网络之卷积篇:详解经典网络(Classic networks)
详解经典网络首先看看LeNet-5的网络结构,假设有一张32×32×1的图片,LeNet-5可以识别图中的手写数字,比如像这样手写数字7。LeNet-5是针对灰度图片训练的,所以图片的大小只有32×32×1。实际上LeNet-5的结构和上篇博客的最后一个范例非常相似,使用6个5×5的过滤器,步幅为1。由于使用了6
- 2024-09-13论文复现--基于LeNet网络结构的数字识别
前言一直就听说学习深度学习无非就是看论文,然后复现,不断循环,这段时间也看了好几篇论文(虽然都是简单的),但是对于我一个人自学,复现成功,我感觉还是挺开心的本人初学看论文的思路:聚焦网络结构与其实验的效果LeNet虽然简单,很老了,但是毕竟经典,对于初学的的我来说,我感觉还是很
- 2024-08-28什么是LeNet-5?
LeNet-5是由YannLeCun教授在1998年提出的,是一种经典的卷积神经网络(CNN),是现代卷积神经网络的起源之一。该网络最初被用于手写邮政编码的识别,并以其良好的学习和识别能力而著称。LeNet-5在深度学习领域,特别是在计算机视觉领域的发展中占据了重要地位。LeNet-5的网络结构LeNet
- 2024-08-2622-lenet网络
importtorchimporttorch.nnasnnfromd2limporttorchasd2lnet=nn.Sequential(nn.Conv2d(1,6,kernel_size=(5,5),padding=2),nn.Sigmoid(),nn.AvgPool2d(kernel_size=(2,2),stride=2),nn.C
- 2024-08-17用pytorch实现LeNet-5网络
上篇讲述了LeNet-5网络的理论,本篇就试着搭建LeNet-5网络。但是搭建完成的网络还存在着问题,主要是训练的准确率太低,还有待进一步探究问题所在。是超参数的调节有问题?还是网络的结构有问题?还是哪里搞错了什么1.库的导入dataset:datasets.MNIST()函数,该函数作用是导入MNIST数
- 2024-08-14LeNet-5卷积神经网络框架介绍
1.LeNet-5结构总览 LeNet-5总体框架结构如下图所示,具体层级为INPUT->C1->S2->C3->S4->C5->F6->OUTPUT。C:卷积层S:池化层 下文对网络框架的每一层做出详细说明2.输入层INPUT 在LeNet-5网络中,输入数据采用32*32的二维数组存储,当然此处只做举例说明,具体的图像大小可
- 2024-07-07Pytorch 实践手写数字识别深度学习网络 LeNet-5
Pytorch实践手写数字识别深度学习网络LeNet-5文章目录Pytorch实践手写数字识别深度学习网络LeNet-5认识LeNet-5认识数据集处理数据集下载数据集读取数据定义Dataset的继承类把数据进行载入载入`dataloader`编写网络编写训练与测试代码实践结果展示完整代码训
- 2024-07-04基于卷积神经网络的交通标志识别系统(通过TensorFlow构建LeNet-5模型,并使用GTSRB德国交通标志数据集进行训练)
完成程序下载点此下载1、资源项目源码均已通过严格测试验证,保证能够正常运行;2、项目问题、技术讨论,可以给博主私信或留言,博主看到后会第一时间与您进行沟通;3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用,尤其对于人工智能、计算机科学与技术等相关专业
- 2024-07-04基于卷积神经网络的交通标志识别系统(通过TensorFlow构建LeNet-5模型,并使用GTSRB德国交通标志数据集进行训练)
完成程序下载点此下载1、资源项目源码均已通过严格测试验证,保证能够正常运行;2、项目问题、技术讨论,可以给博主私信或留言,博主看到后会第一时间与您进行沟通;3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用,尤其对于人工智能、计算机科学与技术等相关专业
- 2024-07-03算法金 | 致敬深度学习三巨头:不愧是腾讯,LeNet问的巨细。。。
大侠幸会,在下全网同名「算法金」0基础转AI上岸,多个算法赛Top「日更万日,让更多人享受智能乐趣」抱个拳,送个礼读者参加面试,竟然在LeNet这个基础算法上被吊打~LeNet确实经典,值得好好说道说道更多内容,见微*公号往期文章:有史以来最详细的卷积神经网络(CNN)及其变体
- 2024-03-19用Mnist数据集训练一个手写数字识别网络
Mnist数据集我找了半天才在哔哩哔哩找到一个下载链接,现在的网络下载文件太麻烦了。数据集中的文件格式参考如下链接:https://www.zhihu.com/question/328632765/answer/2621768981我学习了两种方法。第一种是传统的BP神经网络模式;第二种是LeNet。这些代码已放在gitee上开源。
- 2024-03-13深度学习——LeNet卷积神经网络初探
LeNet--卷积神经网络初探模型介绍:简单介绍:从网络结构可以看出LeNet对于现在的大模型来说是一个非常小的神经网络,他一共由7个层顺序连接组成。分别是卷积层、pooling层、卷积层、pooling层和三个全连接层。用现代的深度学习框架来实现代码如下:代码实现和解读:net=nn.Sequent
- 2023-12-19经典卷积神经网络LeNet&AlexNet&VGG
LeNetLeNet-5是一种经典的卷积神经网络结构,于1998年投入实际使用中。该网络最早应用于手写体字符识别应用中。普遍认为,卷积神经网络的出现开始于LeCun等提出的LeNet网络,可以说LeCun等是CNN的缔造者,而LeNet则是LeCun等创造的CNN经典之作网络结构图由下图所示: LeNet网络总共有
- 2023-11-08机器学习——深度卷积神经网络AlexNet
AlexNet相对于LeNet的主要优势包括:1.更深的网络结构AlexNet有8层结构,而LeNet只有5层。网络更加深入有利于学习更抽象的高级特征。2.使用ReLU激活函数AlexNet使用ReLU激活函数,避免梯度消失问题,使得深层网络的训练更加容易。3.引入Dropout操作AlexNet在全连接层使用Dro
- 2023-08-19深度学习(Lenet网络)
业余时间重新学习一下深度学习,先从基础网络开始,一点一点积累。Lenet网络模型:下面程序中输入的数据是28*28的,结构和原始稍微有点不一样。训练代码:importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorch.utils.dataimportDataset,DataLoaderfromto
- 2023-08-16基于LeNet网络的MNIST手写数字训练和识别matlab仿真
1.算法理论概述 基于LeNet网络的MNIST手写数字训练和识别的实现步骤。首先,我们将介绍MNIST数据集的基本信息和LeNet网络的结构及其原理。然后,我们将详细说明数据预处理、LeNet网络的实现过程和训练过程。最后,我们将展示如何使用训练好的LeNet网络对手写数字进行识别,
- 2023-08-14杨立昆:挺过“神经网络寒冬”,人工智能实现大突破
原创|文BFT机器人01“卷积网络之父”杨立昆谈人工智能今年GPT爆火以后,杨立昆化身“杠精”。从提出“GPT系统将很快被抛弃”的观点,到回怼特斯拉创始人马斯克“延缓大模型研究和开发是一种新的模糊主义,没有任何意义”,杨立昆的言论引发了激烈的讨论。在今年6月的智源大会上,杨立昆教
- 2023-08-076.6 实现卷积神经网络LeNet训练并预测手写体数字
模型架构代码实现importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2lnet=nn.Sequential(nn.Conv2d(1,6,kernel_size=5,padding=2),nn.Sigmoid(),#padding=2补偿5x5卷积核导致的特征减少。nn.AvgPool2d(kernel_size=2,stride=2),nn.Conv2d(6,16,kern
- 2023-08-06LeNet卷积神经网络——pytorch版
importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2lclassReshape(torch.nn.Module):defforward(self,x):#批量大小默认,输出通道为1returnx.view(-1,1,28,28)net=torch.nn.Sequential(#28+4-5+1=28输出通道为6Reshape()
- 2023-08-01卷积神经网络(LeNet)
卷积神经网络(LeNet)卷积神经网络(LeNet)tensorflow..... pytorch实现LeNet5
- 2023-08-016.6 卷积神经网络LeNet
LeNet,它是最早发布的卷积神经网络之一,因其在计算机视觉任务中的高效性能而受到广泛关注。这个模型是由AT&T贝尔实验室的研究员YannLeCun在1989年提出的(并以其命名),目的是识别图像中的手写数字。总体来看,LeNet由两个部分组成:卷积编码器:由两个卷积层组成;全连接层密集块:由三
- 2023-06-13卷积神经网络(LeNet)
目录1.卷积神经网络(LeNet)1.1LeNet1.卷积神经网络(LeNet)\(LeNet\)最早的卷积神经网络之一(\(1989\)年提出)。用于银行支票上手写数字识别(\(1998\)年杨立坤教授提出)。1.1LeNet\(LeNet\)\((LeNet-5)\)由两部分组成:卷积编码器:由\(2\)个卷积层。全连接层密集块:由\(
- 2023-04-27经典卷积神经网络结构:LeNet-5、AlexNet、VGG
LeNet-5LeNet-5模型是专门为手写数字识别而设计的经典卷积神经网络。从上图可以看出,LeNet-5总共由输入层、卷积层、池化层、卷积层、池化层、全连接层、全连接层、输出层组成。1、输入层:一张32*32的灰度图像,只有一个颜色通道,深度为1。2、卷积层:将输入与6个高为5,宽为5,深度为1