其实,LeNet-5神经网络早在1989年已经被LeCun提出。LeNet的最初版本包含两个卷积层,2个全连接层,共计6万个学习参数,规模远超TDNN和SIANN,且在结构上与现代的卷积神经网络十分接近 。 值得一提的是,LeCun 在1989年发表的《使用反向传播和神经网络识别手写数字》的论文中,在论述其网络结构时首次使用了“卷积”一...
其实,LeNet-5神经网络早在1989年已经被LeCun提出。LeNet的最初版本包含两个卷积层,2个全连接层,共计6万个学习参数,规模远超TDNN和SIANN,且在结构上与现代的卷积神经网络十分接近 。 值得一提的是,LeCun 在1989年发表的《使用反向传播和神经网络识别手写数字》的论文中,在论述其网络结构时首次使用了“卷积”一...
在这个数据集的帮助下,次年LeCun便打造并训练了第一个版本的LeNet 1,在字母识别上取得了有史以来最高的准确率! 1993年,LeCun在电脑上展示识别手写字,将CNN与BP反向传播结合阅读“手写”数字,结果优于以往任何模型,很快便应用到ATM识别读取支票上的数字,小有成就的是,上世纪90年代末期已经处理了美国10%-20%支票...
其实,LeNet-5神经网络早在1989年已经被LeCun提出。LeNet的最初版本包含两个卷积层,2个全连接层,共计6万个学习参数,规模远超TDNN和SIANN,且在结构上与现代的卷积神经网络十分接近 。 值得一提的是,LeCun 在1989年发表的《使用反向传播和神经网络识别手写数字》的论文中,在论述其网络结构时首次使用了“卷积”一...
在这个数据集的帮助下,次年LeCun便打造并训练了第一个版本的LeNet 1,在字母识别上取得了有史以来最高的准确率! 1993年,LeCun在电脑上展示识别手写字,将CNN与BP反向传播结合阅读“手写”数字,结果优于以往任何模型,很快便应用到ATM识别读取支票上的数字,小有成就的是,上世纪90年代末期已经处理了美国10%-20%支票...
在这个数据集的帮助下,次年LeCun便打造并训练了第一个版本的LeNet 1,在字母识别上取得了有史以来最高的准确率! 1993年,LeCun在电脑上展示识别手写字,将CNN与BP反向传播结合阅读“手写”数字,结果优于以往任何模型,很快便应用到ATM识别读取支票上的数字,小有成就的是,上世纪90年代末期已经处理了美国10%-20%支票...
在这个数据集的帮助下,次年LeCun便打造并训练了第一个版本的LeNet 1,在字母识别上取得了有史以来最高的准确率! 1993年,LeCun在电脑上展示识别手写字,将CNN与BP反向传播结合阅读“手写”数字,结果优于以往任何模型,很快便应用到ATM识别读取支票上的数字,小有成就的是,上世纪90年代末期已经处理了美国10%-20%支票...
LeNet-5 是由 Yann LeCun 等人在 1998 年提出的一种卷积神经网络,用于手写数字识别,尤其是 MNIST 数据集。其架构如下: 输入层: 32x32 像素的灰度图像。 卷积层 C1: 6 个 5x5 的卷积核,输出尺寸为 28x28x6。 子采样层 S2: 6 个 2x2 的池化核(平均池化),输出尺寸为 14x14x6。
目前,视频的播放量已经超过 80 万,全 B 站排行榜最高第 39 名,让各路网友叹为观止。就连图灵奖得主 Yann LeCun也在 Facebook 上转发了该视频,表示「一位非常有耐心且坚持不懈的人使用红石在我的世界中实现了 LeNet-5。」LeCun 是 LeNet 架构提出者。
LeNet-5是Yann LeCun巨佬在1998年就提出的卷积神经网络模型,非常的经典。是用于手写体字符识别的非常高效的卷积神经网络。 论文链接:Gradient-based learning applied to document recognition 引用量4万多,感受大佬的恐怖 LeNet-5网络很小,但是包含了图像识别方向深度学习的基本模块,卷积层,池化层(此时还仅称为下...