参考论文: 《Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition》 LeNet,CNN的开山之作。 由于论文篇幅较长,就挑选主要思想部分进行翻译、理解(第二章A、B单元)。 第二章:CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS FOR ISOLATED CHARACTER RECOGNITION 用于单个字符识别的卷积神经网络 使用梯度下降算法的多层网络能够从大量...
代码:Pytorch 搭建 LeNet-5 网络 该论文是图灵奖获得者Yann Lecun的一篇关于CNN的开山之作,他也因此被称为“卷积神经网络之父”,这当然也离不开Hinton等人的反向传播算法。 【AI大咖】再认识Yann LeCun,一个可能是拥有最多中文名的男人(详细了解) 2 简要了解深度学习三巨头 ACM 宣布,2018 年图灵奖获得者是号...
LeNet由来及意义 设计有关。 二、发展历史LeNet5诞生于1994年,是最早的卷积神经网络之一,并且推动了深度学习领域的发展。自从1988年开始,在多年的研究和许多次成功的迭代后,这项由YannLeCun完成的...Haffner在发表的论文中回顾了应用于手写字符识别的各种方法,并用标准手写数字识别基准任务对这些模型进行了比较,结果...
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。
LeNet-5网络简介 此截图来至于,LeNet-5论文原文。 主要由以下构成: INPUT输入、C1卷积层、S2池化层((求和取平均)*w+b)、C3卷积层(此层是按照一定的规则卷积,所以不易理解,和C1,C5基本卷积操作不同)、S4池化层(S2类似)、C5卷积层、F6全连接映射的是一个字符表、OUTPUT打分输...
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，选择记录其中最重要的介绍CNN⽹络结构的第⼆...
小白的经典CNN复现系列(一):LeNet-1989 之前的浙大AI作业的那个系列,因为后面的NLP的东西我最近大概是不会接触到,所以我们先换一个系列开始更新博客,就是现在这个经典的CNN复现啦(｡･ω･｡) 在开始正式内容之前,还是有些小事情提一下,免得到时候评论区的dalao们对我进行严格的批评教育··· 首先呢,...
LeNet是卷积神经网络的祖师爷LeCun在1998年提出,用于解决手写数字识别的视觉任务。自那时起,CNN的最基本的架构就定下来了:卷积层、池化层、全连接层。如今各大深度学习框架中所使用的LeNet都是简化改进过的LeNet-5(-5表示具有5个层),和原始的LeNet有些许不同,比如把激活函数改为了现在很常用的ReLu。 LeNet-...
LeNet-5算法的简介(论文介绍) LeNet-5模型是Yann LeCun教授于1998年在论文《Gradient-based learning applied to document recognition》中提出。它是第一个成功应用于手写数字识别问题并产生实际商业(邮政行业)价值的卷积神经网络。 Abstract Multilayer neural networks trained with the back-propagation algorithm const...
基于深度学习LeNet模型的花卉分类方法设计 1引言 随着数字图像获取技术的不断发展,图像数据量不断增加,对于图像识别 和分类的需求也越来越高。花卉分类作为图像分类的一个重要分支,一直以来 都是计算机视觉领域的热门。传统的花卉分类方法主要依赖于人工提取图像特 ...