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一、LeNet-5一个经典的卷积网络结构是LeNet-5，是LeCun等人1998年在论文[Gradient-basedlearningappliedtodocumentrecognition]中提出的，用来识别手写数字的。其结构如下图：输入为32\times32的灰度图像…
LeNet5特征能够总结为如下几点：.1）卷积神经网络使用三个层作为一个系列：卷积，池化，非线性.2）使用卷积提取空间特征.3）使用映射到空间均值下采样（subsample）.4）双曲线（tanh）或S型（sigmoid）形式的非线性.5）多层神经网络（MLP）作为最后的分类器...
其实网络架构并不是这篇论文的亮点，虽然这篇文章提出了权值共享这一重要的思想，但是最重要的是它简化了卷积操作，便于将反向传播应用到CNN上，并且利用它解决了一个实际世界中的问题。Cresceptron1992
不知不觉已经踏入cv领域一段时间了，一直想找个机会记录一下自己学习的心路历程。再挖一个坑，专门分享初学cv都要拜读的几篇经典论文（不仅是翻译论文中的观点，也会提一下我学习时的一些想法）。LeNet-51998，YannLeCun的LeNet5官网首先是最为经典的Lenet-5，作为卷积神经网络的…
2012年Krizhevsky使用卷积神经网络在ILSVRC2012图像分类大赛上夺冠，提出了AlexNet模型[2]（论文地址）。这篇文章凭借着诸多创新的方法，促使了之后的神经网络研究浪潮。AlexNet网络的提出对于卷积神经网络具有里程碑式的意义，相比较于LeNet5的
在神经网络和深度学习领域，YannLeCun可以说是元老级人物。他于1998年在IEEE上发表了一篇42页的长文，文中首次提出卷积-池化-全连接的神经网络结构，由LeCun提出的七层网络命名为LeNet5，因而也为他赢得了卷积神经网络之父的美誉。LeNet5的网络
所以LeNet5的简略结构是这样：输入-卷积-池化-卷积-池化-卷积（全连接）-全连接-全连接（输出）。图4LeNet5结构作为标准的卷积网络结构，LeNet5对后世的影响深远，以至于在16年后，谷歌提出Inception网络时也将其命名为GoogLeNet，以致敬YannLeCun
后来10年的时间里，LeNet系列网络开始迭代，直到最后1998年的LeNet5。LeNet5大家早就说烂了，其实应该先说LeNet1。LeNet1之前还有一个网络，使用的输入大小为16*16，有9298个样本，网络结构共包含3个隐藏层，分别是H1，H2，H3，感兴趣可以去对应文末参考链接找资料。
深度神经网络与深度学习是非常强大的流行算法。许多运用它们的成功典范依赖于对神经网络架构的精心设计。作者在这篇文章中重新回顾了最近几年的深度学习背景下神经网络设计的历史。机器之心已经整理了相关论文，请点击这里下载。LeNet5
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，在许多次成功的迭代后，这项由YannLeCun完成的开拓性成果被命名为LeNet5（参见：Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecognition）。
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。本文将从卷积神经网络结构的基础说起,详细地讲解每...
一LeNet-5简介LeNet-5模型是YannLeCun教授于1998年在论文Gradient-basedlearningappliedtodocumentrecognition中提出的,它是第一个成功应用于数字识别问题的卷积神经...
A卷积神经网络BLeNet-5III实验结果及与其他分类方法比较二、特点三、代码实现LeNet5论文论文:Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecognitionLecun...
这种新型的神经网络是LeNet5/AlexNet和衍生物的初始前馈模型的演变,并且包括比ResNet/Inception更复杂的旁路方案。这些前馈神经网络也被称为编码器,因为它们...
1989年,YannLecun在论文Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecognition中提出了LeNet-5网络模型,它是一种用于手写体字符识别的非常高效的卷积神经...