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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...
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...
小白的经典CNN复现（二）：LeNet-5各位看官大人久等啦！我胡汉三又回来辣（不是最近因为到期末考试周，再加上老板临时给安排了个任务，其实LeNet-5的复现工作早都搞定了，结果没时间写这…
普遍认为Neocogniron是1980年的这篇论文提出来的《1980-Fukushima-NeocognitronAself-organizingneuralnetworkmodelforamechanismofpatternrecognitionunaffectedbyshiftinposition》，读了之后发现，确实讲到了很多我想找的东西，例如卷积和池化（当时不这么叫卷积、池化的）这两个...
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2014年提出的VGG中，首次将卷积网络结构拓展至16和19层，也就是著名的VGG16和VGG19。相较于此前的LeNet5和AlexNet的5*5卷积和11*11卷积，VGG结构中大量使用3*3的卷积滤波器和2*2的池化滤波器。
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...
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...
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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2014年提出的VGG中，首次将卷积网络结构拓展至16和19层，也就是著名的VGG16和VGG19。相较于此前的LeNet5和AlexNet的5*5卷积和11*11卷积，VGG结构中大量使用3*3的卷积滤波器和2*2的池化滤波器。
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