LoRaWAN 协议层次LoRaWAN 是定义在 LoRa 无线调制技术上的一整套通信协议，类似 TCP/IP 协议。LoRaWAN 整个协议的架构图分为几层：绿色的 Application 层是给用户提供数据使用的，主要由用户自己根据需求来进行开发就好。蓝色的 MAC 层是 LoRa 的链接层协议，更详细的内容在 LoRaWAN 标准中可以查看。棕色的 LoRa Modulation 对应 OS
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2023-11-01 18:28:01
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1 前言经过前面三篇文章的介绍，我们已经知道了卷积的原理、卷积的计算过程以及池化的原理和
原创
2022-01-18 09:47:23
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1 前言经过前面三篇文章的介绍，我们已经知道了卷积的原理、卷积的计算过程以及池化的原理和过程等。在接下来的这篇文章中，笔者将开始介绍如何通过Pytorch这一深度学习框架来实现卷积和池化的操作，以及
原创
2021-12-28 15:58:01
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目的：掌握pytorch网络训练过程，了解Adversarial Trainning思想1、解释GAN，用自己的理解回答，适当与监督学习训练比较下 2、从代码上解释DCGAN训练过程 3、训练一个DCGAN，生成人脸图像或卡通图像等等，实际效果汇报 4、了解GAN的其它有趣应用 https://toutiao.io/posts/du98nn/preview 5、GAN推荐github： https
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2024-09-06 13:06:30
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问题VGG卷
原创
2023-01-07 00:35:06
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2017-09-02 20:06:00
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ISO（国际标准化组织）---》网络体系结构标准 OSI模型OSI 七层模型应用层 ：提供用户服务，具体内容由特定程序规定表示层 ：提供数据的压缩解压和加密等会话层 ：建立程序级的连接，决定使用什么样的传输服务传输层 ：提供合适的通信服务，流量控制网络层 ： 路由选择，网络互联，分组传输链路层 ： 提供链路交换，具体消息发送物理层 ： 物理硬件，接口OSI 模型优点 ： 将功能分开，降低网路传输中
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2023-11-23 12:28:18
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利用pytorch实现了LeNet-5
关于LeNet-5LeNet5的Pytorch实现在网络上已经有很多了，这里记录一下自己的实现方法。LeNet-5出自于Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition中，被用于手写数字识别，也是首批在图像识别中运用了卷积的网络。LeNet-5的网络结果
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2023-07-01 17:19:37
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一、LeNet介绍LeNet-5，是早期CNN中比较经典的一个模型。它是Yann LeCun在1998年设计的用于手写数字识别的卷积神经网络，当时很多美国银行用它来识别支票上的手写数字。下图是LeNet5的模型示意图。LeNet5由7层组成（不包括输入层），包括2个卷积层，2个池化层，3个全连接层。每层都包含不同的训练参数。而输入层是32*32像素的灰度图。第一层：C1卷积层这层使用6个5*5卷积
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2023-07-29 22:32:09
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我们将深入探讨“PyTorch 实现 LeNet-5”的过程，以下是相关内容的详细记录。
### 背景描述
在深度学习迅速发展的时代，LeNet-5 作为最早的卷积神经网络之一，自 1998 年提出以来，在图像识别尤其是手写数字识别方面取得了显著的成功。关于 PyTorch 实现 LeNet-5 的部分关键时间节点如下：
1. 1998 年：Yann LeCun 提出了 LeNet-5，标志
文章目录1. LeNet-5 基础介绍2. 利用TesorFlow + LeNet-5识别mnist手写数字 1. LeNet-5 基础介绍通过详解卷积神经网络CNN一文，我们对卷积神经网络的有了很多认识，接下来我们将通过几个经典的卷积神经网络，加深对卷积神经网络的理解和认识。年，等人在论文中提出并详细介绍了LeNet-5神经网络结构，并用于手写数字识别问题，能达到很高的识别率。LeNET-5包
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2023-10-03 21:04:23
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目录1. 前言 2. 程序2.1 net2.2 train2.3 main3. 总结1. 前言 手写字体识别模型LeNet5诞生于1994年，是最早的卷积神经网络之一。LeNet5通过巧妙的设计，利用卷积、参数共享、池化等操作提取特征，避免了大量的计算成本，最后再使
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2023-09-07 10:41:38
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类 LeNet-5卷积运算网络实例假设，有一张大小为32×32×3的输入图片，这是一张RGB模式的图片，你想做手写体数字识别。32×32×3的RGB图片中含有某个数字，比如7，你想识别它是从0-9这10个数字中的哪一个，我们构建一个神经网络来实现这个功能。LeNet-5是多年前Yann LeCun创建的，此例子采用的模型并不是LeNet-5，但是受它启发，许多参数选择都与LeNet-5...
原创
2021-09-01 16:05:42
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TensorFlow实践（10）——卷积神经网络模型LeNet5（一）前 言（二）问题描述（三）LeNet5模型的TensorFlow实现（1）模型参数设置（2）导入数据（3）定义相关函数（4）模型构建（5）定义损失函数和训练精度（6）选择优化器及定义训练操作（7）创建会话进行训练（8）完整代码（9）Tensorboard可视化（四）总 结 （一）前 言卷积神经网络（Convoltional N
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2023-12-21 09:57:11
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LeNet-5LeNet是最早被提出的卷积神经网络，由Yann设计的用于识别手写和机器人打印字符的卷积神经网络。LeNet-5共有七层，包含卷积层、下采样层（池化层）、和全连接层，输入图像的大小为32*32。1.卷积层 卷积层对输入的图像进行特征提取，利用6个55的卷积核生成6个特征图。其步长为1且扩充值为0，因此卷积后的特征图尺寸为2828，此处有卷积计算公式（输出维度=（输入维度-卷积核维度+
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2023-12-26 14:36:56
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# LeNet-5在PyTorch中的实现及其应用
## 1. 引言
LeNet-5 是由 Yann LeCun 等人在 1998 年提出的一种卷积神经网络（CNN）架构。尽管它是在深度学习的早期提出的，但它仍在图像识别领域中具有重要的影响力。LeNet-5 主要用于手写数字识别，是理解CNN原理的重要基础。
本文将介绍如何使用 PyTorch 实现 LeNet-5 架构，并通过代码示例进行
# PyTorch Lenet5代码实现教程
## 1. 引言
本文将以一个经验丰富的开发者的角色，教会一位刚入行的小白如何实现“PyTorch Lenet5代码”。Lenet5是一种经典的卷积神经网络模型，用于手写数字识别。通过本教程，你将学会使用PyTorch框架来搭建Lenet5模型，训练并测试模型的准确性。
## 2. 整体流程
下面是实现Lenet5代码的整体流程，可以用表格展示
原创
2023-09-02 03:58:17
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今天是第一天的Pyhton课程,现总结如下:1. Python 是一门解释型,弱类型的高级编程开发语言. 解释型语言是指无需通过编译器对整个代码文件进行全部编译，而是编译器从源文件中每次读入一行并编译成二进制数据传递给操作系统，然后由操作系统执行，然后读入第二行，直到执行完毕整个源码文件。 弱类型是指Python中没有规定一个变量是什么类型的，可以是int, str, bool等任意一种，而C
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2023-12-19 20:49:09
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相信大家也都知道LeNet5这个经典的卷积神经网络，它有3个全连接层，输出维度分别是120，84，10，不知道大家知不知道为什么倒数第2个全连接层的维度是84呢？LeNet5的网络结构如下。作为一个用于手写数字识别的网络，它的最后输出是1*10的向量，而倒数第2层却不是我们熟悉的4...
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2019-06-20 08:35:54
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LeNet52024年5月1日更新在此教程中，我们将对LeNet5模型及其原理进行一个简单的介绍，并实现不依赖库(使用了torch库来加载数据集)的LeNet模型的训练和推理，目前支持MNIST、FashionMNIST和CIFAR-10等数据集，给用户提供一个详细的帮助文档。目录基本介绍LeNet5描述网络结构LeNet5实现总体概述项目地址项目结构训练及推理步骤实例基本介绍LeNet5描述说起
