实例介绍
【实例简介】
LeNet-5神经网络 C源代码，这个写的比较好，可以用gcc编译去跑，结合理论可以对深度学习有更深刻的了解 介绍 根据YANN LECUN的论文《Gradient-based Learning Applied To Document Recognition》设计的LeNet-5神经网络，C语言写成，不依赖任何第三方库。 MNIST手写字符集初代训练识别率97%，多代训练识别率98%。 DEMO main.c文件为MNIST数据集的识别DEMO，直接编译即可运行，训练集60000张，测试集10000张。 项目环境 该项目为VISUAL STUDIO 2015项目，用VISUAL STUDI
【实例截图】
【核心代码】
LeNet-5-master
└── LeNet-5-master
├── LeNet-5
│ ├── LeNet-5.vcxproj
│ ├── LeNet-5.vcxproj.filters
│ ├── lenet.c
│ ├── lenet.h
│ ├── main.c
│ ├── t10k-images-idx3-ubyte
│ ├── t10k-labels-idx1-ubyte
│ ├── train-images-idx3-ubyte
│ └── train-labels-idx1-ubyte
├── LeNet-5.sln
├── LeNet-5.xcodeproj
│ ├── project.pbxproj
│ ├── project.xcworkspace
│ │ ├── contents.xcworkspacedata
│ │ └── xcuserdata
│ │ └── fanwenjie.xcuserdatad
│ │ └── UserInterfaceState.xcuserstate
│ └── xcuserdata
│ └── fanwenjie.xcuserdatad
│ └── xcschemes
│ ├── LeNet-5.xcscheme
│ └── xcschememanagement.plist
├── LICENSE
└── README.md
9 directories, 17 files
LeNet-5神经网络 C源代码，这个写的比较好，可以用gcc编译去跑，结合理论可以对深度学习有更深刻的了解 介绍 根据YANN LECUN的论文《Gradient-based Learning Applied To Document Recognition》设计的LeNet-5神经网络，C语言写成，不依赖任何第三方库。 MNIST手写字符集初代训练识别率97%，多代训练识别率98%。 DEMO main.c文件为MNIST数据集的识别DEMO，直接编译即可运行，训练集60000张，测试集10000张。 项目环境 该项目为VISUAL STUDIO 2015项目，用VISUAL STUDI
【实例截图】
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LeNet-5-master
└── LeNet-5-master
├── LeNet-5
│ ├── LeNet-5.vcxproj
│ ├── LeNet-5.vcxproj.filters
│ ├── lenet.c
│ ├── lenet.h
│ ├── main.c
│ ├── t10k-images-idx3-ubyte
│ ├── t10k-labels-idx1-ubyte
│ ├── train-images-idx3-ubyte
│ └── train-labels-idx1-ubyte
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├── LeNet-5.xcodeproj
│ ├── project.pbxproj
│ ├── project.xcworkspace
│ │ ├── contents.xcworkspacedata
│ │ └── xcuserdata
│ │ └── fanwenjie.xcuserdatad
│ │ └── UserInterfaceState.xcuserstate
│ └── xcuserdata
│ └── fanwenjie.xcuserdatad
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