LeNet-5,这篇是由LeCun和Bengio在1998年撰写的论文(LeCun和Bengio和Hitton成被称为深度学习三巨头,在2018年一起获得图灵奖)。LeNet-5创造了卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN),基本上为CNN在2012年以后的爆发奠定了基调。当初LeNet-5的设计主要是为了帮美国邮政局解决手写识别支票的问题。...
LeNet-5代码如下: class LeNet_5(nn.Module): def __init__(self): #继承父类nn的所有方法 super(LeNet_5,self).__init__() #构建序列化的神经网络,将网络层按照传入的顺序组合起来 self.model=nn.Sequential() #第一层卷积神经网络 #传入1*28*28的图片 self.model.add_module('conv1',nn.Conv...
一、 LeNet-5简介 LeNet-5是一个经典的卷积神经网络模型，1998年被提出，论文题目是 “Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition” ，作者为 Yann LeCun, Léon Bottou, Yoshua Bengio, and Patrick Haffner。LeNet-5是一个用于手写数字识别的深度神经网络模型，由两个卷积层和三个全连接层组成。...
LeNet-5是一个经典的深度卷积神经网络,由Yann LeCun在1998年提出,旨在解决手写数字识别问题,被认为是卷积神经网络的开创性工作之一。该网络是第一个被广泛应用于数字图像识别的神经网络之一,也是深度学习领域…
LeNet-5 LeNet于90年代被提出,鉴于当时的计算能力和内存容量,直到2010年才能真正的实施这样的大规模计算。LeNet-5是LeCun于1998年提出的深度神经网络结构,总共包含7层网络(除输入层外):2层卷积层、2层池化层、3层全连接层(在原论文中第一个全连接层被称为卷积层)。网络结构图[2]如下图所示: ...
【深度学习算法原理】经典CNN结构——LeNet-5 1. 概述 LeNet-5 诞生于1994年,是最早的深层卷积神经网络之一,推动了深度学习的发展。从1988年开始,在多次成功的迭代后,这项由Yann LeCun完成的开拓性成果被命名为LeNet-5。最初被用于手写数字识别,当年美国大多数银行就是用它来识别支票上面的手写数字的,它...
一、 前言 网络有5层(不考虑没有参数的层,所以是LeNet-5),包含3个卷积层,2个池化层,2个全连接层,No padding。 LeNet-5(Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition)是1998年提出的专注于银行手写体识别
一、LeNet-5 这个是n多年前就有的一个CNN的经典结构，主要是用于手写字体的识别，也是刚入门需要学习熟悉的一个网络。原论文地址 输入：32*32的手写字体图片，这些手写字体包含0~9数字，也就是相当于10个类别的图片 输出：分类结果，0~9之间的一个数 因此我们可以知道，这是一个多分类问题，总共有十个类，...
一、CNN卷积神经网络的经典网络综述 下面图片参照博客:http://blog.csdn.net/cyh_24/article/details/51440344 二、LeNet-5网络 输入尺寸:32*32 卷积层:2个 降采样层(池化层):2个 全连接层:2个 输出层:1个。10个类别(数字0-9的概率) LeNet-5网络是针对灰度图进行训练的,输入图像大小为32*32*1,不包含...
经典卷积网络-LeNet-5, 视频播放量 10、弹幕量 0、点赞数 0、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 0, 视频作者 青山与你多妩媚, 作者简介 昨夜星辰昨夜风,相关视频:卷积神经网络尺寸与参数量计算,浅层神经网络,经典卷积网络-AlexNet,经典卷积网络-VGG,简单卷积网络示