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深度学习lenet5学习框架
深度学习lenet5学习框架
lenet5
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2018-05-21
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深度学习lenet5学习框架，包括训练，测试和验证三个文件
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LeNet5-learning
浏览：184
tensorflow入门级代码，配本人看的一些学习资料，分步很详细
lenet-5训练MNIST
浏览：12
5星 · 资源好评率100%
这个资源使用实现lenet-5的网络结构来MNIST数据集，代码参考了UFLDL上的相关的代码，以及R. B. Palm实现的CNN中的相关代码，为了适应数据集我把lenet-5输入的大小改为了28*28，c3的每一张特征图都与s4的每一张特征图相关，训练的结果可以达到99.1%
pytorch实现lenet5
浏览：105
5星 · 资源好评率100%
Pytorch 搭建的LeNet-5网络，使用Minist数据集，测试集准确率接近98.4%。文件内包含代码、Minist数据集和训练好的模型参数。
CNN–LeNet-5原理
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LeNet5 by Yann LeCun 简介 LeNet-5结构图 LeNet包含七层 输入层：32*32*1像素的手写数字图片，相当于32*32=1024个神经元 C1层：卷积层，包含具有6个5*5卷积核的卷积层，步长为1，特征图的大小为28*28，神经元的个数为28*28*6=784。参数个数为(5*5+1)*6=156，连接数为156*28*28=122304。 S2层：池化层，max
LeNet5.zip
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LeNet5.zip
LeNet-5论文完整版
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LeNet-5论文英文原版，模型可用于手写数字识别，文字清晰。
CNN的硬件实现，由Verilog编写并在FPGA上合成 fpga verilog cnn rtl lenet Cop语言
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CNN（卷积神经网络）硬件实现 该项目是实现硬件 CNN 结构的尝试。 代码由 Verilog/SystemVerilog 编写，并使用 Vivado 在 Xilinx FPGA 上综合。 代码只是功能实验，没有完全优化。 仅实现了 4 个基本模块： conv，这个模块执行卷积计算，全连接也被视为卷积，内核大小等于输入数据大小。 最大池 relu 迭代器，围绕输入数据慢跑，并为计算单元提供
LeNet-5神经网络——C源代码
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LeNet-5神经网络 C源代码，这个写的比较好，可以用gcc编译去跑，结合理论可以对深度学习有更深刻的了解 介绍 根据YANN LECUN的论文《Gradient-based Learning Applied To Document Recognition》设计的LeNet-5神经网络，C语言写成，不依赖任何第三方库。 MNIST手写字符集初代训练识别率97%，多代训练识别率98%。 DEMO
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LeNet-5手写字体识别-Keras函数式模型完整代码，可进入网址 https://www.cnblogs.com/ailex/p/9617534.html 直接查看
tensorflow实现LeNet-5的卷积神经网络
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里面包含mnist数据集，不用再去下载，程序直接能用。由于model文件夹里有训练好的模型，可以直接跑测试，由于只跑了6000轮训练，不到完整的3W轮，所以只达到了98.8%，你们可以自己训练完一整套，能达到99.*%的准确率。若不满意，那自己调超参数 （初试的指数衰减率 和 每次衰减比率），好了，下次上传迁移学习的代码，下回见，
LeNet-5_keras_深度学习_LeNet5_pand88_CNN_
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使用keras框架编写的深度学习“果蝇”代码LeNet5网络，用于深度学习的基础学习
深度学习Caffe框架实战剖析教程（深度学习、机器学习、LeNet-5模型、MNIST数据集、CNN）
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深度学习Caffe框架实战剖析教程（深度学习、机器学习、LeNet-5模型、MNIST数据集、CNN），本教程以目前已经大量用于线上系统的深度学习主流框架Caffe为例，从底层开始，由浅入深，先是概述Caffe框架，说明其和深度...
深度学习Caffe框架实战剖析视频课程（深度学习、机器学习、LeNet-5模型、MNIST数据集、CNN）
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tensorflow lenet5
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使用tensorflow实现lenet网络，使用的事cifar10这个数据集。
卷积神经网络lenet-5的c++实现
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c++ 实现的lenet-5 ， 开发环境是vs2015，打开工程就可以运行，大家可以下MNIST库试试，也希望跟大家学习交流
lenet-5模型的手写数字识别
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基于lenet-5手写数字识别神经网络，添加部分代码可充分利用CPU资源
lenet_5模型-MATLAB代码实现
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这是用于手写数字识别的lenet-5模型的MATLAB 代码，内有数据集可以直接运行
lenet_test.zip
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基于c++实现的LeNet，可以基于自己鼠标手写的字符进行识别，效果很好，原验证集99%的识别率
Caffe MNIST训练好的lenet模型
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Caffe MNIST例子中训练好的LeNet模型，手写体数字识别准确率99%。
LeNet-5用于人脸识别
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Yann LeCun的LeNet-5用于人脸识别，使用ORL人脸数据库。代码使用pyTorch框架编写。
caff-lenet5数据集
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应用caffe深度学习框架进行mnist手写字体识别，需要mnist数据集。这里提供了数据集包和解压之后的数据集供您使用！
MNIST-TensorFlow-master.zip
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首先建立TensorFlow深度学习框架,并分析、卷积神经网络(LeNet-5)模型结构,再对手写体数据集MNIST的60000个样本进行深度学习,然后进行10000个样本的测试对比,最后实测数据验证基于TensorFlow深度学习LeNet-...
lenet_solver.prototxt
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资源中是caffe深度学习框架下，求解器参数的描述文件lenet_solver.prototxt，在这个文件中定义了求解过程的参数。
深度学习cifar_10所有框架代码带数据集
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深度学习cifar_10代码带数据集,框架代码有LeNet框架，Vgg框架，inception_net框架，resnet框架，代码已调通，修改路径即可，随下随用，随下随用，随下随用!!!
lenet.caffemodel
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4星 · 用户满意度95%
lenet.caffemodel,非常好用。已测试成功！lenet.caffemodel,非常好用。已测试成功！
lenet.prototxt
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测试成功，非常好用。适合lenet网络结构测试成功，非常好用。适合lenet网络结构
LeNet-5 研习 2 附件
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关于博客 https://blog.csdn.net/baidu_40840693/article/details/82956247 的visio示图附件
LeNet5卷积神经网络训练参数（精度0.985）
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LeNet5神经网络模型在手写数字识别中的识别率很高，通过训练得到0.985精度的参数，可以用于训练更高精度的初始参数。其中卷积核选择表(O：true， X: false)： { O, X, X, X, O, O, O, X, X, O, O, O, O, X, O, O, O, O, X, X, X, O, O, O, X, X, O, O, O, O, X, O, O, O, O
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mumoing
2019-05-01
感觉就是骗积分的 里面就一个文件。还没法运行
LLYYSSDDGG
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