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1.LeNet5简介LeNet5卷积神经网络源于YannLeCun在1998年发表的论文：Gradient-basedLearningAppliedtoDocumentRecognition，是一种用于手写数字识别的卷积神经网络。2.
1998年LeCun和Bengio等人利用LeNet-5网络在手写体数字识别领域上的识别效果超过了传统方法，从此开启了卷积神经网络的在图像上的应用大门。据说，一开始美国银行的手写体数字识别就是用的这个算法。原论文Gradient-BasedLearingAppliedto
LeNet5由7层CNN（不包含输入层）组成，上图中输入的原始图像大小是32×32像素。下面分别介绍每一层的含义。input:在原始的架构中，神经网络的输入是一张32*32的灰度图像，不过这里我们选用的dataset是cifar10，是RGB图像，也就是（32*32...
LeNet项目简介1994年深度学习三巨头之一的YanLeCun提出了LeNet神经网络，这是最早的卷积神经网络。1998年YanLeCun在论文"Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecognition"中将这种卷积神经网络命名为“LeNet-5”。
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
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...
1.LeNet5简介LeNet5卷积神经网络源于YannLeCun在1998年发表的论文：Gradient-basedLearningAppliedtoDocumentRecognition，是一种用于手写数字识别的卷积神经网络。2.
1998年LeCun和Bengio等人利用LeNet-5网络在手写体数字识别领域上的识别效果超过了传统方法，从此开启了卷积神经网络的在图像上的应用大门。据说，一开始美国银行的手写体数字识别就是用的这个算法。原论文Gradient-BasedLearingAppliedto
LeNet5由7层CNN（不包含输入层）组成，上图中输入的原始图像大小是32×32像素。下面分别介绍每一层的含义。input:在原始的架构中，神经网络的输入是一张32*32的灰度图像，不过这里我们选用的dataset是cifar10，是RGB图像，也就是（32*32...
LeNet项目简介1994年深度学习三巨头之一的YanLeCun提出了LeNet神经网络，这是最早的卷积神经网络。1998年YanLeCun在论文"Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecognition"中将这种卷积神经网络命名为“LeNet-5”。
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
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...
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