简介:如果是对Computer Vision有所了解的同学应该都不会对LeNet-5陌生,这篇由LeCun和Bengio在1998年(我竟然还没出生)撰写的论文着实牛掰。实际上LeNet-5的诞生还要早(大约是1994年)。LeNet-5基本上为CNN在2012年以后的爆发奠定了基调。当然除了LeNet-5还有LeNet-1、LeNet-4等网络结构,在原始论文中也作为比较...
1.LeNet5简介LeNet5卷积神经网络源于Yann LeCun在1998年发表的论文:Gradient-basedLearningAppliedtoDocument...MNIST数据集实现LeNet5卷积神经网络模型 6. 参考文献LeNet5论文原著:Y. Lecun ;L.Bottou;Y.Bengio;etal.Gradient-based CNN学习笔记 LeNetLé;cunY,BottouL,BengioY,etal.Gradient-basedlearningapplied...
(计算方法:下图每列对应一个featuremap,分为四组,0-5(分别和上层3个featuremap计算),6-11(同理),12-14(同理),15(同理)。) featuremapsize:10 * 10 (14-5+1=10) 参数个数:6*(3 * 5 * 5+1)+6* (4* 5* 5+1)+3*(4 *5* 5+1)+1* (6* 5* 5+1)=1516(分组计算) 连接个数:151...
LeNet-5 LeNet-5网络结构来源于Yan LeCun提出的,原文为《Gradient-based learning applied to document recognition》,论文里使用的是mnist手写数字作为输入数据(32 * 32)进行验证。我们来看一下网络结构。 LeNet-5一共有8层: 1个输入层+3个卷积层(C1、C3、C5)+2个下采样层(S2、S4)+1个全连接层(F6)+1...
LeNet5可以说是最早的卷积神经网络了,它发表于1998年。LeNet-5出自论文Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition,是一种用于手写体字符识别的非常高效的卷积神经网络。论文原文地址http://yann.lecun.com/exdb/publis/pdf/lecun-01a.pdf。
LeNet-5是一种典型的可以进行手写字符识别的CNN(后面的描述均基于这种7层卷积神经网络)。这种神经网络的输入图像必须尺寸固定且字符在图像的中心位置。神经网络的每一层的每一个单元都是由上一层的一些临近单元连接计算而成,这些上一层临近的单元被称为这个单元的感受野。这种连接单元成为局部感受野的方法早在上世纪...
@原始论文LeNet-5结构图 | center 原始架构除去输入层外一共7层,输入是3232的灰度图,也就是说输入大小是32321,并对输入图片进行正则化(后文查看标准化有什么用),正则化后白色(背景)为-0.1,黑色为1.175,最终均值大约为0,方差大约为1. 第一层 ,采用6个55的卷积核按步长为1,0填充进行卷积(没记错的话,那时...
1998年,LeCun提出了LeNet-5网络用来解决手写识别的问题。LeNet-5被誉为是卷积神经网络的“Hello Word”,足以见到这篇论文的重要性。在此之前,LeCun最早在1989年提出了LeNet-1,并在接下来的几年中继续探索,陆续提出了LeNet-4、Boosted LeNet-4等。本篇博客将详解LeCun
LeNet5可以说是最早的卷积神经网络了,它发表于1998年,论文原文Gradient-Based Learning Applied to Doucment Recognition作者是Yann Le Cun等。下面对LeNet5网络架构进行简单的说明,有兴趣的同学可以去参考原文,论文原文地址http://yann.lecun.com/exdb/publis/pdf/lecun-01a.pdf。
LeNet是最早的卷积神经网络之一。1998年,Yann LeCun第一次将LeNet卷积神经网络应用到图像分类上,在手写数字识别任务中取得了巨大成功。LeNet通过连续使用卷积和池化层的组合提取图像特征。 出自论文 《Gradient-Based Learning Applied to Document Recog...