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.VGG.NiN.Inception v1 到 v4.Inception-ResNet.ResNet.WRN.FractalNet.Stochastic Depth.DenseNet.ResNeXt.Xception.SENet.SqueezeNet.N…

本教程将  主要面向代码,  旨在帮助您 深入学习和卷积神经网络.由于这个意图,我  不会花很多时间讨论激活功能,池层或密集/完全连接的层 - 将来会有  很多教程在PyImageSearch博客上将覆盖  每个层类型/概念  在很多细节. 再次,本教程是您  第一个端到端的例子,您可以训练一个现实的CNN(并在实际中看到它).我们将在本系列帖子中稍后介绍激活功能,汇集层和完全连接层的细节(尽管您应该已经知道卷积运算的基本知识); 但是在此期间,只需跟随,享受教训,并  学习如何使用Python…

讲授Lenet.Alexnet.VGGNet.GoogLeNet等经典的卷积神经网络.Inception模块.小尺度卷积核.1x1卷积核.使用反卷积实现卷积层可视化等. 大纲: LeNet网络 AlexNet网络 VGG网络 GoogLeNnet网络 反卷积可视化 数学特性 根据卷积结果重构图像 本集总结 LeNet网络: 卷积神经网络是1989年Y.LeCun提出的,真正有意义的卷积神经网络是LeNet-5网络,它是Y.LeCun1998年提出来的,现在尊称Y.LeCun为卷积神经网络之父,后…

卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是一种前馈神经网络,它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元,对于大型图像处理有出色表现. 其中 文章 详解卷积神经网络(CNN)已经对卷积神经网络进行了详细的描述,这里为了学习MXNet的库,所以对经典的神经网络进行实现~加深学习印象,并且为以后的使用打下基础.其中参考的为Gluon社区提供的学习资料~ 1.简单LeNet的实现 def LeNet(): """ 较早的卷积神经网络 :…

LeNet – 5网络 网络结构为: 输入图像是:32x32x1的灰度图像 卷积核:5x5,stride=1 得到Conv1:28x28x6 池化层:2x2,stride=2 (池化之后再经过激活函数sigmoid) 得到Pool1:14x14x6 卷积核:5x5,stride=1 得到Conv2:10x10x16 池化层Pool2:2x2,stride=2 (池化之后再经过激活函数sigmoid) 得到Pool2:5x5x16 然后将Pool2展开,得到长度为400的向量 经过第一个全连接层,…

开局一张图,内容全靠编. 上图引用自 [卷积神经网络-进化史]从LeNet到AlexNet. 目前常用的卷积神经网络 深度学习现在是百花齐放,各种网络结构层出不穷,计划梳理下各个常用的卷积神经网络结构. 目前先梳理下用于图像分类的卷积神经网络 LeNet AlexNet VGG GoogLeNet ResNet 本文是关于卷积神经网络的开山之作LeNet的,之前想着论文较早,一直没有细读,仔细看了一遍收获满满啊. 本文有以下内容: LeNet 网络结构 LeNet 论文 LeNet keras实…

欢迎转载,转载请注明:本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld. 技术交流QQ群:433250724,欢迎对算法.技术感兴趣的同学加入. 关于卷积神经网络CNN,网络和文献中有非常多的资料,我在工作/研究中也用了好一段时间各种常见的model了,就想着简单整理一下,以备查阅之需.如果读者是初接触CNN,建议可以先看一看"Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列"中关于CNN的介绍[1],是介绍我们常说的Lenet为例,相信会对初学者有帮助. Le…

目录视图 摘要视图 订阅 [置顶] [卷积神经网络-进化史]从LeNet到AlexNet 标签: cnn 卷积神经网络 深度学习 2016年05月17日 23:20:3046038人阅读 评论(4) 收藏 举报  分类: [机器学习&深度学习](15)  版权声明:如需转载,请附上本文链接.作者主页:http://blog.csdn.net/cyh_24 https://blog.csdn.net/cyh24/article/details/51440344   目录(?)[+]   [卷积神经…

一.卷积神经网络的简述 卷积神经网络将一个图像变窄变长.原本[长和宽较大,高较小]变成[长和宽较小,高增加] 卷积过程需要用到卷积核[二维的滑动窗口][过滤器],每个卷积核由n*m(长*宽)个小格组成,每个小格都有自己的权重值, 长宽变窄:过滤器的长宽决定的 高度变高:过滤器的个数决定的 输入:55000 × 784 = 28*28 输出:55000 × 10 lenet:两层卷积层(卷积层 + 池化层).两层全连接层 二.代码: 1.数据集: 下载好Mnist数据集加压到文件夹'MNIST_d…

1.LeNet模型 LeNet是一个早期用来识别手写数字的卷积神经网络,这个名字来源于LeNet论文的第一作者Yann LeCun.LeNet展示了通过梯度下降训练卷积神经网络可以达到手写数字识别在当时最先进的成果,这个尊基性的工作第一次将卷积神经网络推上舞台 上图就是LeNet模型,下面将对每层参数进行说明 1.1 input输入层 假设输入层数据shape=(32,32) 1.2 C1卷积层 卷积核大小: kernel_size=(5,5) 步幅:stride = 1 输出通道为6 可训练参…