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本次精读重点关心的是LeNet部分的内容，涉及1-3章，其余部分不做介绍，感兴趣的小伙伴可以自行阅读。精华内容...【资源】深度学习Top100：近5年被引用次数最高论文（下载）【新智元导读】这里是近5年100篇被引用次数最多的深度学习论文...
那这篇论文首先关于导读部分还有文字识别的基本介绍部分肯定是要读的，然后关于LeNet-5的具体结构是什么样的肯定也是要读的，最后就是关于他LeNet-5在训练的时候用到的一些“刀剑神域”操作（我怕系统不让我说SAO这个字），是在文章最后的附录里面讲
这里写自定义目录标题前言LeNet论文第二部分阅读笔记A.ConvolutionalNetworksB.LeNet-5C.LossFunction前言 最近学完了吴恩达深度学习的视频课，根据师兄的建议，打算读一些网络结构方面的论文。LeNet本来是一篇很老的论文，开始只是抱着了解历史的心态，看了下第二部分的内容。
LeNetGradiant-BasedLearningAppliedtoDocumentRecognitionAlexNet4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks涉及论文DL:CNN-ImageNetClassificationwithDeepConvolutionNeuralNetworks饱和与非饱和什么是nonLRN
CNN简史首先来回顾一下CNN发展的历史，为什么要做这个总结呢？除了加深我们对CNN框架的理解之外，沿着CNN发展的历史进程走一遍也是非常有趣的事。假如你不研究历史，你肯定不知道打火机居然早于火柴被发明，而ReLU比tanh更早被应用在...
论文地址：DeepResidualLearningforImageRecognition何凯明现场讲解ResNet：我曾经：【AITalking】CVPR2016最佳论文，ResNet现场演讲PyTorch官方代码实现：ResNet的PyTorch版本官方代码笔者读论文的学…
2.网络结构.LeNet-5是1998年YannLeCun设计用于手写数字识别的模型，LeNet-5也是LeNet系列最新的卷积神经网络，网络结构如下图所示：.网络基本架构为：Input->conv1(6)->pool1->conv2(16)->pool2->fc3(120)->fc4(84)->fc5(10)->softmax。.括号中的数字代表通道数，网络名称...
LeNet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.LeNet-5一共有8层：1个输入层+3个卷积层(C1、C3、C5)+2个下采样层(S2、S4)+1个全连接层(F6)+1个输出层，每层有多个featuremap(自动提取的多组特征)。.输入层.采用keras自带的MNIST...
LeNet网络详解LeNet网络是YannLeCun大神的论文，来源Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecognition具体结构如下：input->C1由32*32的图像经过6个卷积核的操作，生成六个featuremaps，也就是输出特征图(28*28)C1->S2下采样层），...
LeNet-5诞生于1994年，是最早的深层卷积神经网络之一，推动了深度学习的发展。从1988年开始，在多次成功的迭代后，这项由YannLeCun完成的开拓...
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