第二个技巧是最大池化的提出，改变了千篇一律的用平均池化做downsampling的状况。有趣的是，今天看来，这篇论文中这两个较大的贡献在原文中却并没有作为亮点来讲，论文中着力强调的点反而时至今日无人问津。LeNet-51998
深度学习笔记14：CNN经典论文研读之Le-Net5及其Tensorflow实现。在前几次笔记中，笔者基本上将卷积神经网络的基本原理给讲完了。C3层是个卷积层，其输入输出结构如下：输入：14x14x6滤波器大小：5x5x6滤波器个数：16输出：10x10...
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...
经典网络包括LeNet、AlexNet以及VGG等。.LeNet：1998，Gradientbasedlearningappliedtodocumentrecognition.用于手写数字识别，可以看到，卷积神经网络的基本框架已经有了，卷积、激活、池化和全连接，这几个基本组件都完备了。.但是，在1998年以后，深度学习并没有...
经典卷积神经网络算法(1)：LeNet-5.LeNet-5科学家YannLeCun在1998年发表论文《Gradientbasedlearningappliedtodocument-recognition》上提出的一个神经网络模型，是最早期的卷积神经网络，论文中，作者将LeNet-5应用于于灰度图像的数字识别中获得了不错的效果。.关于LeNet-5卷...
LeNet论文提出，YannLeCun1998年Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecognition.pdf网络结构LeNet的模型ckpt.pth只有250KB。论文中采用的激活函数为tanh，目前主流实现中的激活函数都是ReLUPyTorch网络结构代码
Lenet卷积神经网络Lenet官网介绍链接Lenet是一个用来识别手写数字的最经典卷积神经网络,是YannLeCun在1988年设计并提出的,是早期卷积神经网络中最有代表性...
笔者利用PyTorch对LeNet进行了复现,与目前多数教程中的简化版本(使用平均池化代替降采样,softmax代替RBF,随机Dropout代替C3或完全去除了Dropout)不同,此实现与论文中描述...
LeNet论文解读StochasticGradientvsBatchGradient基于梯度的算法可以使用两种中的一种来更新参数第一种叫做BatchGradient另一种叫StochasticGradientBatchGradient(BG)...
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...
LeNet论文汇总：https://github/SnailTyan/deep-learning-papers-translation1.LeNet神经网络介绍...
在这篇文章中使用的实际数据集是当时美国的手写邮政编码,但是这个原始的数据集我是找不到了,所以我就使用了基于这个数据集进行调整以及再整理后得到的数据集MN...
lenet5那篇经典论文有没有翻译成中文版的?只看楼主收藏回复e自由电子缺省抽象6那篇论文太长了,自己翻译的话太累,想偷个懒求一下中文版,谢谢mochaojia...