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。 首先看LeNet5的结构,如下图所示(来自Yann LeCun的论文)。 对于卷积层,其计算公式为 其中K表示由L层到L+1层要产生的feature的数量,表示“卷积核”,表...
一个典型的神经网络的结构是全连接的,即某一层的某个节点与上一层的每个节点相连,且每个节点各自使用一套参数,这样的结构就是经典的全连接结构。在全连接的网络中,假如k层有n个节点,k+1层有m个节点,则一共有n*m个连接;每个连接都有一个参数,外加每个k+1层节点有一个bias,则共有n*m + m个训练参数,...
AlexNet[Krizhevsky et al., 2012]是第一个现代深度卷积网络模型,其首次使用了很多现代深度卷积网络的一些技术方法,比如使用GPU进行并行训练, 采用了ReLU作为非线性激活函数,使用Dropout防止过拟合,使用数据增强 来提高模型准确率等。 AlexNet赢得了2012年ImageNet图像分类竞赛的冠军。 AlexNet的结构如图所示,包括5个卷积...
inceptionV3的网络结构也没太大变化,其模型大小96M左右。主要改进如下 使用非对称卷积。用1x3+3x1的卷积来代替一个3x3的卷积,降低了参数的同时,提高了卷积的多样性 分支中出现了分支。如下图 5.4 inceptionV4 inceptionV4主要是借鉴了resNet残差网络的思想,可以看做是inceptionV3和resNet的结合。inceptionV4模型大小16...
深度学习之典型卷积神经网络——LeNet5、AlexNet、ZFNet、VGG 一、LeNet-5 1998年由Yann LeCun提出,用于数字识别的CNN。该模型一共有7层(不含INPUT),结构如下: (1)卷积层C1 6个5*5的卷积核,不使用padding,步长为1;卷积得到6个特征图,每个特征图的每个神经元与INPUT32*32中5*5的区域相连,特征图长宽为...
LeNet5是卷积神经网络的一种,通常的结构有七层,这七层中不包括输入层,其中每一层中都有不同的作用,所以每一层它的参数和权重各不相同。 输入层。处理好图像信息后输入(做好归一化处理等)。 注意此时输入图像的大小为32 * 32,这要比mnist数据库中的最大字母28 * 28要大,这样做的目的是希望潜在的明显特征...
经典卷积神经网络的结构一般满足如下表达式: 输出层 -> (卷积层+ -> 池化层?)+ -> 全连接层+ 上述公式中,“+”表示一个或者多个,“?”表示一个或者零个,如“卷积层+”表示一个或者多个卷积层,“池化层?”表示一个或者零个池化层。“->”表示 forward 方向。
一、LeNet-5 Lenet-5的结构很简单,但是包含神经网络的基本结构,用的是5*5卷积和平均池化,可以用来作为简单的练习,其结构图下: 代码: import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt import os # gpus=tf
LeNet-5由Yann Lecun 提出,是一种经典的卷积神经网络,是现代卷积神经网络的起源之一。 Yann将该网络用于邮局的邮政的邮政编码识别,有着良好的学习和识别能力。 ※ LeNet-5网络结构 LeNet-5具有一个输入层,两个卷积层,两个池化层,3个全连接层(其中最后一个全连接层为输出层)。
LeNet-5是一个用于手写数字识别的深度神经网络模型,由两个卷积层和三个全连接层组成。 LeNet-5是深度神经网络的开创者之一,对后来的深度学习算法发展产生了重要的影响。 LeNet-5的结构如下: 输入层:32x32的图像 卷积层C1:使用6个5x5的卷积核,步长为1,激活函数为sigmoid ...