1.2 LeNet模型实现 LeNet网络的实现代码如下: 代码语言:python 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 #导入需要的包importpaddleimportnumpyasnpfrompaddle.nnimportConv2D,MaxPool2D,Linear##组网importpaddle.nn.functionalasF#定义 LeNet 网络结构classLeNet(paddle.nn.Layer):def__init__(self,num_classes=...
LeNet模型是一种用来识别手写数字的最经典的卷积神经网络,他是Yann LeCun在1998年设计并提出的。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。它的识别准确性非常高。 LeNet的网络模型框架如下图所示: 下面对网络模型的每一层进行分析。 二、LeNet模型网络层详解 LeNet-...
AlexNet是一种深度卷积神经网络,由Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever和Geoffrey Hinton于2012年提出。它在ImageNet图像分类竞赛中取得了显著的成果,标志着深度学习的崛起。LeNet是Yann LeCun于1998年提出的早期卷积神经网络,主要用于手写数字识别。VGGNet是由牛津大学的视
输入层:LeNet的输入是32*32*1大小的灰度图(只要一个颜色通道)。 CONV1(第一个卷积层):对大小为32*32*1的灰度图进行卷积,卷积核大小为5*5,步长s为1,卷积核个数为6,进行卷积操作后得到大小为28*28*6特征图(卷积后特征图大小不会计算的自行百度)。 第一个池化层:LeNet采用的是平均池化的方法,上层卷积得...
今天教程中所使用的模型是LeNet-5模型,如上图,想必大家已经知道该网络的大概结构了吧?现在要做的就是用python代码实现上图中的网络结构。 主要函数: tf.nn.conv2d() tf.nn.max_pool() tf.nn.lrn() tf.nn.conv2d()函数主要用来进行卷积操作,tf.nn.max_pool()函数主要用来进行池化操作,tf.nn.lrn()...
遥感图像处理实战:基于深度学习神经网络模型实现遥感图像分类,LeNet/Alex 人工智能与Python 编辑于 2024年07月19日 20:24 源码资料+60GAI精选资料包 分享至 投诉或建议 评论 赞与转发
入射功率图反映了不同频率处的信号功率,在广播电视发射机设计和维护中具有重要的作用。传统的入射功率图分析方法往往需要大量的专业知识和经验,且结果依赖于人为判断,容易出现主观误差。利用深度学习模型对入射功率图进行自动识别和区分具有重要意义。本文将介绍基于LeNet-5模型对广播电视发射机入射功率图的区分方法及其...
LeNet-5是一种经典的卷积神经网络模型,在图像识别领域取得了很好的效果。通过将LeNet-5模型应用到入射功率图的分析中,可以实现自动化的识别与区分,提高工作效率。 本研究的目的在于探索利用深度学习技术对广播电视发射机入射功率图进行自动分析的可行性,为广播电视行业的工程师和技术人员提供一种新的分析方法。通过...
深度学习模型架构的不断进展推动了技术的发展和应用。以下是一些重要的模型架构进展: ·卷积神经网络 (Convolutional Neural Networks, CNNs):卷积神经网络专注于图像数据处理,通过卷积操作提取特征并进行分类。典型的CNN架构包括LeNet、AlexNet、VGG和ResNet。
而瓷砖上面的二氧化钛涂料却不会受到影响。 抗雾霾房屋:在这样雾霾盛行的天气情况下,很多的市民都不...;,“霾”头苦干……现在在雾国雾民的环境中响彻天地。雾霾几乎遮蔽了整个蓝天,这个不可抗拒的自然因素和大环境的污染,导致我们一周有一部分时间都是在雾霾中度过的。渴望见...