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TensorFlow实战:LeNet卷积神经网络解析

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项目简介

1994 年深度学习三巨头之一的 Yan LeCun 提出了 LeNet 神经网络,这是最早的卷积神经网络。1998 年 Yan LeCun 在论文 “Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition” 中将这种卷积神经网络命名为 “LeNet-5”。LeNet 已经包含了现在卷积神经网络中的卷积层,池化层,全连接层,已经具备了卷积神经网络必须的基本组件。

​​

Architecture of LeNet-5 (Convolutional Neural Networks) for digit recognition

TensorFlow 实战卷积神经网络之 LeNet_卷积神经网络

数据处理

同卷积神经网络中的 MNIST 数据集处理方法。

TensorFlow 卷积神经网络手写数字识别数据集介绍

模型实现

经典的卷积神经网络,TensorFlow 官方已经实现,并且封装在了 tensorflow 库中,以下内容截取自 TensorFlow 官方 Github。

免责声明:本文系网络转载或改编,未找到原创作者,版权归原作者所有。如涉及版权,请联系删


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