일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 |
15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 |
22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 |
29 | 30 | 31 |
Tags
- Github
- Linux
- jmeter
- CNN
- 용어
- memory bank
- transference
- 백준
- Python
- timestamp-aware frame encoder
- Server
- MySQL
- 코딩테스트
- tensorflow
- Anaconda
- long video understanding
- ma-lmm
- sliding video q-former
- Artificial Intelligence
- leetcode
- secure-file-priv
- Kaggle
- autogluon
- error
- LeNet-5
- timechat
- hackerrank
- multimodal machine learning
- quantification
- q-former
Archives
- Today
- Total
반응형
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 |
15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 |
22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 |
29 | 30 | 31 |
Tags
- Github
- Linux
- jmeter
- CNN
- 용어
- memory bank
- transference
- 백준
- Python
- timestamp-aware frame encoder
- Server
- MySQL
- 코딩테스트
- tensorflow
- Anaconda
- long video understanding
- ma-lmm
- sliding video q-former
- Artificial Intelligence
- leetcode
- secure-file-priv
- Kaggle
- autogluon
- error
- LeNet-5
- timechat
- hackerrank
- multimodal machine learning
- quantification
- q-former
Archives
- Today
- Total
목록pytorch (1)
Juni_DEV
[CNN, Pytorch] LeNet-5 구현하기
논문에 나와있는 Lenet-5 구조Input Layer : 32x32C1 (Convolution) : 28x28x6S2 (Subsampling) : 14x14x6C3 (Convolution) : 10x10x16S4 (Subsampling) : 5x5x16C5 (Fully connection) : Layer 120F6 (Fully Connection) : Layer 84Output (Gaussian connections) : 10구조까지는 파악하겠는데 도무지 어떻게 시작해야 될지 모르겠다.다른 분이 작성한 코드를 보고 Colab 이용해서 공부하는 걸로 일단 노선 변경구현 완료한 Pytorch LeNet-5 Codehttps://github.com/juni5184/Paper_review/blob/main/(..
Artificial Intelligence/Paper Review
2022. 9. 21. 16:29