创建LeNet 10神经网络

LeNet-5是一个经典的卷积神经网络模型，由Yann LeCun等人在1998年提出，用于手写数字识别任务。它是深度学习领域的重要里程碑，为后来的卷积神经网络的发展奠定了基础。

LeNet-5模型主要由两个卷积层、两个池化层和三个全连接层组成。每个卷积层都包含卷积操作和激活函数，用于提取输入图像的特征。池化层则用于减小特征图的尺寸，同时保留主要特征。全连接层将特征图转换为最终的分类结果。

LeNet-5的优势在于它的简单性和高效性。由于LeNet-5模型结构相对较浅，参数较少，因此在计算资源有限的情况下也能取得较好的性能。此外，LeNet-5模型在手写数字识别等图像分类任务上表现出色。

LeNet-5的应用场景主要包括手写数字识别、字符识别、人脸识别等需要对图像进行分类的任务。它可以作为一个基准模型，用于评估其他更复杂的卷积神经网络模型的性能。

腾讯云提供了一系列与深度学习相关的产品和服务，可以帮助用户快速搭建和训练神经网络模型。其中，腾讯云AI Lab提供了强大的AI开发平台，包括AI训练平台、AI推理平台等，可以满足用户在深度学习领域的各种需求。

更多关于LeNet-5神经网络模型的详细介绍和实现代码可以参考腾讯云AI Lab的文档：LeNet-5模型介绍。

相关·内容

LeNet神经网络

LeNet神经网络介绍 LeNet神经网络由深度学习三巨头之一的Yan LeCun提出，他同时也是卷积神经网络 (CNN，Convolutional Neural Networks)之父。...LeNet的实现确立了CNN的结构，现在神经网络中的许多内容在LeNet的网络结构中都能看到，例如卷积层，Pooling层，ReLU层。...虽然LeNet早在20世纪90年代就已经提出了，但由于当时缺乏大规模的训练数据，计算机硬件的性能也较低，因此LeNet神经网络在处理复杂问题时效果并不理想。...虽然LeNet网络结构比较简单，但是刚好适合神经网络的入门学习。 2. LeNet神经网络结构 LeNet的神经网络结构图如下： ? LeNet网络的执行流程图如下： ?...LeNet在Caffe中的配置 LeNet神经网络结构在Caffe中的配置文件如下： name: "LeNet" //神经网络名字 //本层只有top，没有bottom，说明是数据输入层 layer {

1.2K1 0

CIFAR10数据集实战-LeNet5神经网络（中）

本节介绍在LeNet5中求loss的操作。...import LeNet5 定义model类 model = LeNet5().to(device) 加入criteon函数 import torch.nn as nn criteon = nn.CrossEntropyLoss...batch_size数值不宜太大也不宜过小 cifar_train = datasets.CIFAR10('cifar', train=True, transform=transforms.Compose...transforms.ToTensor() # 将数据转化到Tensor中 ]), download=True) # 直接在datasets中导入CIFAR10...按照其要求，这里的参数需要有batch_size, # 在该部分代码前面定义batch_size # 再使数据加载的随机化 cifar_test = datasets.CIFAR10

6061 0

CIFAR-10数据集实战——构建LeNet5神经网络

的数字，而CIFAR-10数据集为10类物品识别，包含飞机、车、鸟、猫等。...神经网络 import torch from torch import nn, optim import torch.nn.functional as F class LeNet5(nn.Module...): """ for CIFAR10 datasets """ def __init__(self): super(LeNet5, self)...., 10] nn.Conv2d(6, 16, 5, 1, 0), # [batchsize, 16, 10, 10] => [batchsize, 16,...(nn.Module): """ for CIFAR10 datasets """ def __init__(self): super(LeNet5, self

9102 0

卷积神经网络之 - Lenet

Network》中提出，是卷积神经网络的 HelloWorld。...Lenet5 Lenet 的最终版本是 Lenet5，是一个 7 层的神经网络，包含 3 个卷积层，2 个池化层，1 个全连接层。...）参数：5×5×6+6 =156 -> 6@14*14（池化 S2）参数：偏移量参数 2×6 -> 16@10*10（卷积 C3）参数：5×5×6×16+16 = 2416 # 这里与原始的...(输出类别数) 参数：84×10 下面我们用 Pytorh 框架实现一些 Lenet5，实际代码会与上面的说明有些差别，并模拟一个输入进行测试。...# 可以适用单通道和三通道的图像 in_channels = 1 else: in_channels = 3 # 卷积神经网络

8932 0

CIFAR10数据集实战-LeNet5神经网络（上）

上次课我们讲解了对于CIFAR10数据读取部分代码的编写，本节讲解如何编写经典的LeNet5神经网络。首先创建python文件，命名LeNet5。 ?...def __init__(self): super(LeNet5, self)....nn.Sequential( # 把网络结构放在Sequential中十分方便 ) 下面把网络结构放在Sequential中注意因为CIFAR10...# 由于不清楚是什么维度变到了120，这里暂时先写2 nn.ReLU(), nn.Linear(120, 64), nn.ReLU(), nn.Linear(84, 10...nn.ReLU(), nn.Linear(120, 84), nn.ReLU(), nn.Linear(84, 10

8772 0

CIFAR10数据集实战-LeNet5神经网络（下）

from torchvision import transforms # 引入数据变换工具包 from torch.utils.data import DataLoader # 多线程数据读取 from LeNet5...import LeNet5 import torch.nn as nn import torch.optim as optim def main(): batchsz=32 # 这个...batch_size数值不宜太大也不宜过小 cifar_train = datasets.CIFAR10('cifar', train=True, transform=transforms.Compose...transforms.ToTensor() # 将数据转化到Tensor中 ]), download=True) # 直接在datasets中导入CIFAR10...按照其要求，这里的参数需要有batch_size, # 在该部分代码前面定义batch_size # 再使数据加载的随机化 cifar_test = datasets.CIFAR10

6383 0

Lenet神经网络解读及其代码实现

Letnet简介手写字体识别模型LeNet5诞生于1994年，是最早的卷积神经网络之一。...LeNet5通过巧妙的设计，利用卷积、参数共享、池化等操作提取特征，避免了大量的计算成本，最后再使用全连接神经网络进行分类识别，这个网络也是最近大量神经网络架构的起点。...虽然现在看来Lenet基本实际用处不大，而且架构现在基本也没人用了，但是可以作为神经网络架构的一个很好的入门基础。...Lenet神经网络架构图 LeNet5由7层CNN（不包含输入层）组成，上图中输入的原始图像大小是32×32像素。下面分别介绍每一层的含义。...input: 在原始的架构中，神经网络的输入是一张 32*32的灰度图像，不过这里我们选用的dataset是cifar10，是RGB图像，也就是（32*32*3），3表示通道是3通道，即RGB三颜色。

3481 0

TensorFlow 实战卷积神经网络之 LeNet

LeNet 项目简介 1994 年深度学习三巨头之一的 Yan LeCun 提出了 LeNet 神经网络，这是最早的卷积神经网络。...1998 年 Yan LeCun 在论文 “Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition” 中将这种卷积神经网络命名为 “LeNet-5...TensorFlow 卷积神经网络手写数字识别数据集介绍: TensorFlow 卷积神经网络手写数字识别数据集介绍模型实现经典的卷积神经网络，TensorFlow 官方已经实现，并且封装在了 tensorflow.../lenet.py 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34...num_classes=10, is_training=False, dropout_keep_prob=0.5, prediction_fn=slim.softmax

9056 0

从LeNet到SENet——卷积神经网络回顾

从 1998 年经典的 LeNet，到 2012 年历史性的 AlexNet，之后深度学习进入了蓬勃发展阶段，百花齐放，大放异彩，出现了各式各样的不同网络，包括 LeNet、AlexNet、ZFNet、...本文从最基本的分类任务的角度，从无人问津到 ImageNet 上超越人类，回顾了卷积神经网络的发展历史。经典网络经典网络包括 LeNet、AlexNet 以及 VGG 等。...LeNet：1998，Gradient based learning applied to document recognition 用于手写数字识别，可以看到，卷积神经网络的基本框架已经有了，卷积、激活...通过引入直连，原来需要学习完全的重构映射，从头创建输出，并不容易，而引入直连之后，只需要学习输出和原来输入的差值即可，绝对量变相对量，容易很多，所以叫残差网络。...如果说 LeNet、AlexNet、VGG 奠定了经典神经网络的基础，Inception 和ResNet 则展示了神经网络的新范式，在这两个范式的基础上，发展创新并相互借鉴，有了 Inception 流派的

1.2K4 0

我用 PyTorch 复现了 LeNet-5 神经网络（CIFAR10 数据集篇）！

在上两篇文章：这可能是神经网络 LeNet-5 最详细的解释了！我用 PyTorch 复现了 LeNet-5 神经网络（MNIST 手写数据集篇）！...详细介绍了卷积神经网络 LeNet-5 的理论部分和使用 PyTorch 复现 LeNet-5 网络来解决 MNIST 数据集的识别问题。...二、使用LeNet-5网络结构创建CIFAR-10识别分类器 LeNet-5 网络本是用来识别 MNIST 数据集的，下面我们来将 LeNet-5 应用到一个比较复杂的例子，识别 CIFAR-10 数据集...-5 神经网络结构，并定义前向传播的过程 LeNet-5 网络上文已经搭建过了，由于 CIFAR10 数据集图像是 RGB 三通道的，因此 LeNet-5 网络 C1 层卷积选择的滤波器需要 3 通道，...以上就是 PyTorch 构建 LeNet-5 卷积神经网络并用它来识别 CIFAR10 数据集的例子。全文的代码都是可以顺利运行的，建议大家自己跑一边。

1.2K2 0

LeNet5的基本结构 | 卷积神经网络

在机器视觉，图像处理领域，卷积神经网络取得了巨大的成功。本文将参考UFLDL和DEEPLEARNING.NET的教程，结合自己的理解，梳理一下卷积神经网络的构成以及其BP算法的求解。...虽然利用theano可以方便的实现LeNet5，但是不利于学习和理解卷积神经网络，所以最后会自己动手用python实现一个简单的LeNet5，并尝试利用python的PyCUDA库进行加速。...LeNet5最复杂的就是S2到C3层，其连接如下图所示。 ?...而图像大小为10*10，所以共有151600个连接。 S4是pooling层，窗口大小仍然是2*2，共计16个feature map，所以32个参数，16*（25*4+25）=2000个连接。...以上就是LeNet5的结构。

1K7 0

基于tensorflow实现简单卷积神经网络Lenet５

u012871279/article/details/78037984 https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/77284921 目前人工智能神经网络已经成为非常火的一门技术...，今天就用tensorflow来实现神经网络的第一块敲门砖。...from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import tensorflow as tf #导入数据，创建一个session...feed_dict={x:mnist.test.images,y_:mnist.test.labels,keep_prob:1.0}) #开始测试数据　同学们大概应该直到这个过程了，如果不理解神经网络...root """ from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import tensorflow as tf #导入数据，创建一个

4083 0

卷积神经网络-进化史 | 从LeNet到AlexNet

01 一切的开始（LeNet）下图是广为流传LeNet的网络结构，麻雀虽小，但五脏俱全，卷积层、pooling层、全连接层，这些都是现代CNN网络的基本组件。...输入尺寸：32*32 卷积层：3个降采样层：2个全连接层：1个输出：10个类别（数字0-9的概率）因为LeNet可以说是CNN的开端，所以这里简单介绍一下各个组件的用途与意义。...如同经典神经网络，F6层计算输入向量和权重向量之间的点积，再加上一个偏置。然后将其传递给sigmoid函数产生单元i的一个状态。...关于激活函数更多内容，可以参考文章：神经网络-激活函数面面观。 Dropout 结合预先训练好的许多不同模型，来进行预测是一种非常成功的减少测试误差的方式（Ensemble）。...I0721 10:38:17.343335 4692 net.cpp:167] Memory required for Data 1073760256 04 参考资料 [1] 【卷积神经网络-进化史

1.4K6 0

基于tensorflow实现简单卷积神经网络Lenet５

1.1K7 0

深度学习 CNN卷积神经网络 LeNet-5详解

LeNet-5卷积神经网络模型 LeNet-5：是Yann LeCun在1998年设计的用于手写数字识别的卷积神经网络，当年美国大多数银行就是用它来识别支票上面的手写数字的，它是早期卷积神经网络中最有代表性的实验系统之一...LeNet-5第四层：池化层S4 S4是一个下采样层。C3层的16个10×10的图分别进行以2×2为单位的下抽样得到16个5×5的图。5x5x5x16=2000个连接。...LeNet-5第七层：全连接层Output Output层也是全连接层，共有10个节点，分别代表数字0到9，如果节点i的输出值为0，则网络识别的结果是数字i。...该层有84×10=840个设定的参数和连接。连接的方式如上图. 以上是LeNet-5的卷积神经网络的完整结构，共约有60,840个训练参数，340,908个连接。...通过对LeNet-5的网络结构的分析，可以直观地了解一个卷积神经网络的构建方法，可以为分析、构建更复杂、更多层的卷积神经网络做准备。

2.3K1 0

MXNet | LeNet-5（卷积神经网络）用于手写字识别

卷积神经网络用于手写字识别，数据集来自kaggle的竞赛项目MNIST 卷积神经网络参考：http://yann.lecun.com/exdb/lenet/ 比赛的官网：https://...mx.symbol.Activation(data=fc1, act_type="tanh") # second fullc fc2 <- mx.symbol.FullyConnected(data=tanh3, num_hidden=10...) 定义损失函数 # loss，softmax lenet <- mx.symbol.SoftmaxOutput(data=fc2) 矩阵变为数组 ##matrices into arrays train.array...模型定义:CPU >#定义随机种子 >mx.set.seed(0) >#当前的时间 >tic <- proc.time() >model <- mx.model.FeedForward.create(lenet...#随机种子 > mx.set.seed(0) > #当前时间 > tic <- proc.time() > #模型定义 > model <- mx.model.FeedForward.create(lenet

1.1K2 0

卷积神经网络学习路线（六）| 经典网络回顾之LeNet

从这篇文章开始，卷积神经网络学习路线就开始代领大家一起探索从1998年到2019年的20多种经典的网络，体会每种网络的前世今身以及包含的深邃思想。本节就带大家来探索一下LeNet。...背景&贡献 LeNet是CNN之父Yann LeCun在1998提出来的，LeNet通过巧妙的设计，利用卷积、参数共享、下采样等操作提取特征，避免了大量的计算成本，最后再使用全连接神经网络进行分类识别，...网络结构 LeNet-5是LeNet系列最新的卷积神经网络，设计用于识别机器打印的字符，LeNet-5的网络结构如下图所示。...pool_size=(2,2))) model.add(Flatten()) model.add(Dense(100,activation='relu')) model.add(Dense(10...后记因为LeNet是最简单的CNN网络，所以就讲得比较简短。虽然LeNet结构简单，准确率在解决现代很多视觉任务时已经力不从心了，但LeNet是CNN的开创者，我们仍然应该给予足够的尊重。

6541 0

深度学习-LeNet（第一个卷积神经网络）

简介 ---- LeNet模型是在1998年提出的一种图像分类模型，应用于支票或邮件编码上的手写数字的识别，也被认为是最早的卷积神经网络(CNN)，为后续CNN的发展奠定了基础，作者LeCun Y也被誉为卷积神经网络之父...LeNet之后一直直到2012年的AlexNet模型在ImageNet比赛上表现优秀，使得沉寂了14年的卷积神经网络再次成为研究热点。...) # (-1,10) ) def forward(self, x): return self.model(x) leNet = LeNet() print...) # (-1,10) ) def forward(self, x): return self.model(x) # 创建模型 leNet = LeNet...) # (-1,10) ) def forward(self, x): return self.model(x) # 创建模型 leNet = LeNet

1.1K2 0

基于Pytorch构建LeNet网络对cifar-10进行分类

LeNet5诞生于1994年，是最早的卷积神经网络之一，是Yann LeCun等人在多次研究后提出的最终卷积神经网络结构，是一种用于手写体字符识别非常高效的网络。一般LeNet即指代LeNet5。...LeNet5 这个网络虽然很小，但是它包含了深度学习的基本模块：卷积层，池化层，全连接层，是其他深度学习模型的基础。 LeNet5由七层组成（不包括输入层），每一层都包含可训练权重。...下面是他的网络结构示意图： CIFAR-10数据集由10个类别的60000张32x32彩色图像组成，每个类别有6000张图像。有50000个训练图像和10000个测试图像。...# 输出为：16* 10* 10= 4704 self.maxpool2 = nn.MaxPool2d(2, 2) # output_size = 10/ 2= 5 #...一个类别的能量越大，神经网络越认为它是这个类别。

3851 0

【连载12】带你看懂最早的卷积神经网络LeNet-5

LeNet 诞生于 1994 年，是最早的卷积神经网络之一，并且推动了深度学习领域的发展 ?...输出层‍ 该问题是个10分类问题，所以有10个输出单元，通过softmax做概率归一化，每个分类的输出单元对应84个输入。...Minist(Modified NIST)数据集下使用LeNet-5的训练可视化： ?...= im[2]] plt.figure(figsize=(10, 10)) for ind, val in enumerate(test_wrong[:100]): plt.subplots_adjust...(left=0, right=1, bottom=0, top=1) plt.subplot(10, 10, ind + 1) im = 1 - val[0].reshape

6781 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

创建LeNet 10神经网络

相关·内容

LeNet神经网络

CIFAR10数据集实战-LeNet5神经网络（中）

CIFAR-10数据集实战——构建LeNet5神经网络

卷积神经网络之 - Lenet

CIFAR10数据集实战-LeNet5神经网络（上）

CIFAR10数据集实战-LeNet5神经网络（下）

Lenet神经网络解读及其代码实现

TensorFlow 实战卷积神经网络之 LeNet

从LeNet到SENet——卷积神经网络回顾

我用 PyTorch 复现了 LeNet-5 神经网络（CIFAR10 数据集篇）！

LeNet5的基本结构 | 卷积神经网络

基于tensorflow实现简单卷积神经网络Lenet５

卷积神经网络-进化史 | 从LeNet到AlexNet

基于tensorflow实现简单卷积神经网络Lenet５

深度学习 CNN卷积神经网络 LeNet-5详解

MXNet | LeNet-5（卷积神经网络）用于手写字识别

卷积神经网络学习路线（六）| 经典网络回顾之LeNet

深度学习-LeNet（第一个卷积神经网络）

基于Pytorch构建LeNet网络对cifar-10进行分类

【连载12】带你看懂最早的卷积神经网络LeNet-5

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐