搜索资源列表

  1. CNN_LeNet

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  2. LeNet5 trainning algorithm based on Theano. Require NumPy, Matplotlib and Theano 0.7
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/遗传算法

    • 发布日期:2024-11-30
    • 文件大小:631kb
    • 提供者:WellyZhang
  1. Lenet5_EasyPR_D

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  2. 基于网上的matlab版lenet5,改成识别车牌字符,仅仅识别英文字符和数字。收集图片功能,训练,识别功能。-Based on the online version of matlab lenet5, changed license plate character recognition, identifies only English characters and numbers. Collection picture functi
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/遗传算法

    • 发布日期:2024-11-30
    • 文件大小:4.56mb
    • 提供者:sunli
  1. FaceRecognition_CNN(olivettifaces)

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  2. 将CNN应用于人脸识别的流程,程序基于Python+numpy+theano+PIL开发,采用类似LeNet5的CNN模型,应用于olivettifaces人脸数据库,实现人脸识别的功能-CNN is applied to the process of face recognition. The program is based on Python+ numpy+ theano+ PIL development, and uses CN
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/遗传算法

    • 发布日期:2024-11-30
    • 文件大小:1.09mb
    • 提供者:王金柯
  1. lenet5

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  2. 实现了一个简单的Lenet-5,6层网络结构。(A simple Lenet-5 code)
  3. 所属分类:Internet/网络编程

    • 发布日期:2024-11-30
    • 文件大小:172kb
    • 提供者:329958661
  1. CNN-LeNet5

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  2. CNN中的手写识别LeNet5实现,用python,进行了中文注释(CNN handwritten recognition LeNet5 implementation, using python, carried out in Chinese Notes)
  3. 所属分类:图形图像处理(光照,映射..)

    • 发布日期:2024-11-30
    • 文件大小:7kb
    • 提供者:axya
  1. lenet5

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  2. 此例为神经网络中lenet5的框架,适合学习图像识别、cnn的人学习(This is the fr a mework of the lenet5 neural network, image recognition, suitable for learning to learn CN)
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/遗传算法

    • 发布日期:2024-11-30
    • 文件大小:172kb
    • 提供者:wei32123
  1. Lenet5

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  2. 利用lenet5,进行数字和字母的识别,网络已训练好可直接使用。 附带中文字符样本(Using lenet5 to recognize numbers and letters, the network has been trained and can be used directly. Incidental Chinese character sample)
  3. 所属分类:图形/文字识别

    • 发布日期:2024-11-30
    • 文件大小:6.32mb
    • 提供者:lm666
  1. MATLAB-LeNet5-master

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  2. 手写体识别 lenet5 LeNet5由7层CNN(不包含输入层)组成,上图中输入的原始图像大小是32×32像素,卷积层用Ci表示,子采样层(pooling,池化)用Si表示,全连接层用Fi表示。下面逐层介绍其作用和示意图上方的数字含义。(Lenet5 is composed of seven layers of CNN)
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/遗传算法

    • 发布日期:2024-11-30
    • 文件大小:501kb
    • 提供者:659+59

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