` 一、一点介绍 这个手写数字识别的小案例,采用的是3层神经网络来实现的。需要说明的是,在这个小案例中,神经网络还不具备“学习”的功能,在训练之前,我们会读入一个sample_weight.pkl文件,这个文件里面保存了已经学习好的神经网络的权重和偏置参数。 这个神经网络的结构大概如下: 输入层: 784个神经元 隐藏层1: 5...
Lenet-5模型: 本文卷积模型: forward: #coding:utf-8importtensorflowastfimportnumpyasnp IMAGE_SIZE =28NUM_CHANNELS =1CONV1_SIZE =5CONV1_KERNEL_NUM =32CONV2_SIZE =5CONV2_KERNEL_NUM =64FC_SIZE =512OUTPUT_NODE =10defget_weight(shape,regularizer):#产生截断正态分布随机数,取值范围为 [ mean ...
LeNet-5出自论文Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition,是一种用于手写体字符识别的非常高效的卷积神经网络。 卷积神经网络 卷积神经网络能够很好的利用图像的结构信息。LeNet-5是一个较简单的卷积神经网络。下图显示了其结构:输入的二维图像,先经过两次卷积层到池化层,再经过全连接层,最后使用softmax...
1、明确任务,准备数据 由于手写数字识别的任务需求是构建算法模型使其具有对手写的从0到9一共10个数字进行识别的功能。所以训练样本就是一定数量的0到9的数字图片,标签label就是数字0到9一共10类。比如数字图片3,它的label就是3: 手写数字识别一般都是采用MNIST数据集: MNIST 数据集可在http://yann.lecun.com...
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) ...
关于LeNet5 LeNet-5是一个简单的卷积神经网络,是用于手写字体的识别的一个经典CNN 前向传播过程如下: INPUT层 这是神经网络的输入,输入图像的尺寸统一为32×32。 C1层 输入图片:32×32 卷积核大小:5×5 卷积核种类:6 输出feature map大小:28×28 ...
LECUN Y等提出了一种LeNet-5的多层神经网络用于识别0～9的手写体数字,该研究模型通过反向传播(Back Propagation,BP)算法进行学习,建立起CNN应用的最早模型[1-2]。随着人工智能图像识别的出现,CNN成为研究热点,近年来主要运用于图像分类[3]、目标...
LECUN Y等提出了一种LeNet-5的多层神经网络用于识别0～9的手写体数字,该研究模型通过反向传播(Back Propagation,BP)算法进行学习,建立起CNN应用的最早模型[1-2]。随着人工智能图像识别的出现,CNN成为研究热点,近年来主要运用于图像分类[3]、目标检测[4]、目标跟踪[5]、文本识别[6]等方面,其中AlexNet[7]、Googl...
LECUN Y等提出了一种LeNet-5的多层神经网络用于识别0～9的手写体数字,该研究模型通过反向传播(Back Propagation,BP)算法进行学习,建立起CNN应用的最早模型[1-2]。随着人工智能图像识别的出现,CNN成为研究热点,近年来主要运用于图像分类[3]、目标检测[4]、目标跟踪[5]、文本识别[6]等方面,其中AlexNet[7]、Googl...
LeNet5介绍 LeNet-5是一种高效的卷积神经网络,在论文《Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition》中 有详细的解释,它在大家熟知的手写数字识别项目中它得到广泛地使用。该网络一共有7层,依次为:卷积层、池化层、卷积层、池化层、全连接层、全连接层(输出层)。 分类训练的准备工作 准备数据集设计...