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TensorFlow 实战之实现卷积神经网络的实例讲解_python_脚本之家
2、LeNet5 1994年,大名鼎鼎的LeNet5诞生,作为最早的深层卷积神经网络之一,推动了深度学习的发展。自1998年开始,在多次成功迭代之后,由Yann LeCun完成的开拓性成果被命名为LeNet5。LeCun认为,可训练参数的卷积层是一种利用少量参数在图像的多个位置上提取相似特征的有效方式,这和直接把每个像素作为多层神经网络的输入...
www.jb51.net/article/1354...htm 2024-6-2
TensorFlow卷积神经网络AlexNet实现示例详解_python_脚本之家
2012年,Hinton的学生Alex Krizhevsky提出了深度卷积神经网络模型AlexNet,它可以算是LeNet的一种更深更宽的版本。AlexNet以显著的优势赢得了竞争激烈的ILSVRC 2012比赛,top-5的错误率降低至了16.4%,远远领先第二名的26.2%的成绩。AlexNet的出现意义非常重大,它证明了CNN在复杂模型下的有效性,而且使用GPU使得训练在可接...
www.jb51.net/article/2272...htm 2024-6-2
使用Tensorflow实现可视化中间层和卷积层_python_脚本之家
用简单的LeNet网络训练MNIST数据集作为示例: 1 2 3 4 5 6 7 8 x=tf.placeholder(tf.float32, [None,784]) x_image=tf.reshape(x, [-1,28,28,1]) W_conv1=weight_variable([5,5,1,32])# 第一个卷积层的32个卷积核 b_conv1=bias_variable([32]) ...
www.jb51.net/article/1791...htm 2024-6-2
PyTorch的深度学习入门教程之构建神经网络_python_脚本之家
classNet(nn.Module): def__init__(self): super(Net,self).__init__() # 1 input image channel, 6 output channels, 5x5 square convolution # kernel self.conv1=nn.Conv2d(1,6,5) self.conv2=nn.Conv2d(6,16,5) # an affine operation: y = Wx + b ...
www.jb51.net/article/1641...htm 2024-6-2