1.下载mnist 在caffe根目录下，执行以下脚本 ./data/mnist/get_mnist.sh 脚本内容如下 #!/usr/bin/env sh # This scripts downloads the mnist data and unzips it. DIR="$( cd "$(dirname "$0")" ; pwd -P )" cd "$DIR" echo "Downloading.
文章目录 前言第1-3页第4页第5-6页第7-9页 LeNet5原版论文已经放到了GitHub上: 点我下载 前言 大致看了一下文章，一共45页，属实是有点长啊。 我们只看基础概念和文本识别的介绍，以及LeNet5网络的部分就行了。 1-5 介绍背景和文本识别的概念以及机器学习的各种概念5-9 介绍
本篇文章在上篇TensorFlow-手写数字识别（二）的基础上，将全连接网络改为LeNet-5卷积神经网络，实现手写数字识别。 1 引言 全连接网络：每个神经元与前后相邻层的每一个神经元都有连接关系，输入是特征，输出为预测的结果。 参数个数：Σ(前层x后层+后层) 如之前用于手写识别的3层全连接网络，输入
致谢：霹雳吧啦Wz：https://space.bilibili.com/18161609 目录 致谢：霹雳吧啦Wz：https://space.bilibili.com/18161609 1 本次要点 1.1 Python库语法 1.2 Pytorch框架语法 2 环境 3 网络结构 4 代码结构 4.1 model.py 4.2 utils.py 4.3 train.py 4.4 test.py 1 本次要点 1.1 Pytho
笔者看了看，网上关于tensorflow的CNN模型训练好多都是基于1.0的。但tensorflow2.0是大趋势（相信很多人都会选择装2.0的tf），笔者利用的是tensorflow2.0框架实现的程序。 Lenet是啥？ minst又是啥？ 笔者在此不再赘述，相信有兴趣读到我文章的都是内行（虽然我是个外行，哈哈哈啊） 话不多说，直
#coding:utf-8 import tensorflow as tf IMAGE_SIZE = 28 NUM_CHANNELS = 1 CONV1_SIZE = 5 CONV1_KERNEL_NUM = 32 CONV2_SIZE = 5 CONV2_KERNEL_NUM = 64 FC_SIZE = 512 OUTPUT_NODE = 10 def get_weight(shape, regularizer): w = tf.Variable(tf.truncated_normal(sh
本篇代码有不清楚的地方，可以参考： cifar-10+resnet. 这篇除了搭建的CNN不一样，其他地方完全一样。 import torch from torch.utils.data import DataLoader from torchvision import datasets from torchvision import transforms cifar_train = datasets.CIFAR10('cifar',Tr
传统的模式识别方法如下图所示，通常包含2个部分，第一部分为特征提取模块，第二部分为分类模块。特征提取模块通常会提取一些基本的特征，与任务是无关的，此模块通常为人工设计的。分类模块通常是针对任务的并且是可训练的。传统的方法很大程度上依赖人工设计的特征提取模块能否提取
实现 import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.keras import datasets,layers,models import matplotlib.pyplot as plt (train_images,train_labels),(test_images,test_labels) = datasets.cifar10.load_data() #normalize train_images,te
附：课程链接 第七讲.卷积神经网络 7.2lenet5代码讲解 由于个人使用Win7系统，并未完全按照课程所讲，以下记录的也基本是我的结合课程做的Windows系统+PyCharm操作。且本人有python基础，故一些操作可能简略。并未完全按照网课。 记住编写代码时，除注释内容外，字符均使用英文格式。
注:以下代码从mooc网<人工智能实践：Tensorflow笔记>课程作业给出参考代码和讨论区同学回复代码学习修改得到,侵权立删. 网址:https://www.icourse163.org/learn/PKU-1002536002?tid=1206591210#/learn/forumdetail?pid=1212984121 forward代码: #coding:utf-8 import tensorfl
