经典论文研读:LeNet —— Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition 技术标签:机器学习深度学习人工智能 序—— 孤陋寡闻的我 深度学习自2015年开始在中国逐渐火起来。在这之前,业内几乎完全不了解深度学习在图像识别领域的应用。我从2011年开始做人脸识别算法研究,到2014年为止,所有参
Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition:梯度学习在文档识别中的应用 摘要 用BP算法训练多层神经网络,是梯度学习技术的一个成功的案例。给出一个合适的网络架构,梯度学习算法可以综合处一个复杂的决策面,实现对于类似手写体字符这样高维模式的分类。本文回顾了各种不同的手写体识别方法,并给基于标准任务...
CNN引入了三个特点使得它对平移,旋转和扭曲不变,即:局部接受域,权值共享和时空下采样,经典的网络结构LeNet-5如下图所示: LeNet-5第一个隐含层有六个特征图,每个特这图上的节点具有25个输入,与输入层的5*5的区域相对应,接受域可重叠。特征图上所有节点共享相同的权值和偏量,其他特征图使用其他的共享权值和偏...
本次精读重点关心的是LeNet部分的内容,涉及1-3章,其余部分不做介绍,感兴趣的小伙伴可以自行阅读。 精华内容 知识点1:自动学习可以实现比手工设计启发方式更好的模式识别系统。 这是作者在整篇文章中方法的核心理念,这种方式也是随着机器学习方法和计算机技术的发展而变得可行的。 知识点2:从数据中学习的路径 数值方...
Abstract NOMENCLATURE I.INTRODUCTION A.Learning from Data 未完待续 Abstract Multilayer Neural Networks trained with the backpropagation algorithm constitute the best example of a successful Gradient-Based Learning technique. Given an appropriate network architecture, Gradient-Based Learning algorithms can be ...
Yann LeCun,生于1960年,是一位机器学习、计算机视觉、机器人、计算神经科学领域的计算机科学家。他被大家所熟知的是在非光学字符识别和利用卷积神经网络(CNN)实现计算视觉方面的工作,是CNN之父。他也是DjVu图像压缩技术的主要创造者之一。他与Léon Bottou.共同开发了Lush编程语言。(from Wikipedia)特别说明 这篇文章...
(1998) LeCun et al. Proceedings of the IEEE. Multilayer neural networks trained with the back-propagation algorithm constitute the best example of a successful gradient-based learning technique. Given an appropriate network architecture, gradient-based l
1.论文:Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition 2.网络结构: LeNet包括7个layers(不包括Input),Fig 1中的C、S和F分别指卷积层、下采样层(池化层)和全连接层,其后所跟随的数字1-6指所在层的索引位置。例如,S2意为在网络结构中索引为2的位置的下采样层。
C1中每个特征图的每个单元和输入的25个点相连,这个5*5的区域被称为感知野。特征图的每个单元共享25个权值和一个偏置。其他特征图使用不同的权值(卷积枋),因 此可以得到不同类型的局部特征。卷积层的一个重要思想是,如果图像产生了位移,特征图输出将会产生相同数量的位移。这也是卷积网络位移和形变不变的原理。
Gradient-Based Learningdoi:10.1007/978-981-16-8193-6_5In what follows, we consider ML methods that use a parametrized hypothesis space \\(\\mathcal {H}\\) . Each hypothesis \\(h^{(\\mathbf{w})} \\in \\mathcal {H}\\) in this space is characterized by a specific weight vector ...