CNN LeNet5分步理解 前言 LeNet-5出自论文Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecognition,是一种用于手写体字符识别的非常高效的卷积神经网络。 上图是LeNet-5识别数字3的过程。 1、INPUT层-输入层 首先是数据 INPUT 层,输入图像的尺寸统一归一化为32*32。 注意:本层不算LeNet-5的网络
经典论文研读:LeNet —— Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
文章来源:LECUN Y, BOTTOU L, BENGIO Y, et al. Gradient-based learning applied to document recognition[J]. Proceedings of IEEE, 1998, 86(11):2278–2324. C1,卷积层;S2,池化层;C3,卷积层;S4,池化层;C5,卷积层;F6,全连接层;OUTPUT,全连接层 一、输出层 输出层一般不看作网络层次结构,输出层一般...
A new learning paradigm, called Graph Transformer Networks (GTN), allows such multi-module systems to be trained globally using Gradient-Based methods so as to minimize an overall performance measure. 现实生活中的文档识别系统是由多个模块组成的,包括字段提取、分割、识别和语言建模。一种新的学习范式...
1、CNN结构演化历史图 CNN经典论文学习第一篇,卷积神经网络开山鼻祖,经典的手写体识别论文——LeNet:《Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition》,作者包括深度学习三大巨头之一Yann Lecun,花书《深度学习》作者之一
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。
(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
Gradient-based learning applied to document recognition-英文文献 Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition ´ YANN LECUN, MEMBER, IEEE, LEON BOTTOU, YOSHUA BENGIO, AND PATRICK HAFFNER Invited Paper Multilayer neural networks trained with the back-propagation NN Neural network. algorithm ...
1、CNN结构演化历史图 CNN经典论⽂学习第⼀篇，卷积神经⽹络开⼭⿐祖，经典的⼿写体识别论⽂——LeNet:《Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition》，作者包括深度学习三⼤巨头之⼀ Yann Lecun，花书《深度学习》作者之⼀Yoshua Bengio。 原⽂篇幅很长，选择记录其中最...
《Gradient-based learning applied to document recognition》翻译,1引言2用于孤立字符识别的卷积神经网络3结果与其他方法的比较4多模块系统和图变换网络5多目标识别:HOS6图变换网络的全局训练7多对象识别:空间位移神经网络(SDNN)8图变换网络和传感器9在线手写识别系统1