lenet5手写数字识别

LeNet5-Mnist相关实现

MNIST数据集，pytorch，LeNet5网络实现，完整源码

卷积神经网络 Lenet5 深度学习，机器学习，训练数据集MNIST，测试集错误率可以到1.06%，C++实现 VC实现 C++源代码 VC源代码

基于LeNet5的手写数字识别系统源码基于LeNet5的手写数字识别系统源码。使用说明 train.py 训练 test.py 测试 Mnist 手写数字数据集 readMnist.py 里配置 Mnist 路径（ fpath ） test.py 配置训练的模型 包含了 lenet5.pth 训练好的模型 下面是 lenet5.pth 的测试效果 基于LeNet5的手写数字识别系统源码基于LeNet5的手写数字识别系统源码。使用说明 train.py 训练 test.py 测试 Mnist 手写数字数据集 readMnist.py 里配置 Mnist 路径（ fpath ） test.py 配置训练的模型 包含了 lenet5.pth 训练好的模型 下面是 lenet5.pth 的测试效果

tensorflow2 搭建LeNet5训练MINST手写数字数据集

使用tensorflow实现lenet网络，使用的事cifar10这个数据集。

LeNet5及其特征图可视化，用python实现，希望对大家有所帮助。LeNet5及其特征图可视化，用python实现，希望对大家有所帮助。LeNet5及其特征图可视化，用python实现，希望对大家有所帮助。

LeNet5对应的手写字体识别，无监督学习的方法去pre-training（预训练）stacked CNN的每层网络，然后用BP算法对整个网络进行fine-tuning（微调），并且上一层的输出作为下一层的输入。

文件为py文件，用pycharm打开即可，使用lenet-5训练三次即可达到0.98识别率，非常简单，适合新手入门。。。。。。。