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。
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...
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...
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...
LeNet论文全文翻译《Gradient-based learning applied to document recognition》(上) (待续。。。)来源:网络智能推荐Applied Deep Learning Resources Applied Deep Learning Resources A collection of research articles, blog posts, slides and code snippets about deep learning in applied settings. Including traine...
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-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...
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 ...
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...
1. LeNet5 由两个卷积层,两个池化层,两个全连接层组成。卷积核都是5×5,stride=1,池化层使用maxpooling 2. AlexNet 模型共八层(不算input层),包含五个卷积层、三个全连接层。最后一层使用softmax做分类输出 AlexNet使用了ReLU做激活函数;防止过拟合使用dr...