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8382.本文是对YannLecun大神的经典论文“Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecognition”的阅读笔记之一，主要介绍LeNet的结构以及参数个数的计算，上一篇博客介绍的CNN设计原理。.作者才疏学浅，还望指教。.LeNet-5引用自原论文“Gradient-BasedLearningApplied...
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...
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…
本文PDF全文链接：从基础网络到NAS经典论文梳理本文作者：纳西格格基础网络BaseModeLenetLeCun1998年《Gradient-basedlearningappliedtodocumentrecognition》优点：引入卷积、激活、池化、全连接
CNN论文阅读（一）LeNet：Gradient-basedlearningappliedtodocumentrecognition1、CNN结构演化历史图CNN经典论文学习第一篇，卷积神经网络开山鼻祖，经典的手写体识别论文——LeNet:《Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecognition》，作者包括深度学习三大巨头之一YannLecun，花书《深度学习》作者之一YoshuaBengio。
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...
今天笔者就和大家一起学习卷积神经网络和深度学习发展历史上具有奠基性的经典论文之一的关于LeNet-5网络一文。LeNet-5是由具有卷积神经网络之父之美誉的YannLeCun在1998年发表在IEEE上面的一篇Gradient-basedlearningappliedtodocumentrecognition上提出来的，所以直接由LeCun大佬名字命名了。
8382.本文是对YannLecun大神的经典论文“Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecognition”的阅读笔记之一，主要介绍LeNet的结构以及参数个数的计算，上一篇博客介绍的CNN设计原理。.作者才疏学浅，还望指教。.LeNet-5引用自原论文“Gradient-BasedLearningApplied...
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...
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…
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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...
今天笔者就和大家一起学习卷积神经网络和深度学习发展历史上具有奠基性的经典论文之一的关于LeNet-5网络一文。LeNet-5是由具有卷积神经网络之父之美誉的YannLeCun在1998年发表在IEEE上面的一篇Gradient-basedlearningappliedtodocumentrecognition上提出来的，所以直接由LeCun大佬名字命名了。
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