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[论文翻译]ResNet：图像识别中的深度残差学习DeeplearningReview-深度学习总览[论文翻译]deconvnetZFNet：卷积神经网络的可视化和理解[论文翻译]LeNet：基于梯度学习的文档识别[论文翻译]MTCNN：基于多任务级联卷积网络的联合人脸检测与对齐
从LeNet-5[10]开始，卷积神经网络（CNN）通常有一个标准结构——堆叠的卷积层（后面可以选择有对比归一化和最大池化）后面是一个或更多的全连接层。这个基本设计的变种在图像分类著作流行，并且目前为止在MNIST，CIFAR和更著名的ImageNet分类挑战
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...
网络解析（一）：LeNet-5详解2.LeNet论文的翻译与CNN三大核心思想的解读感觉整个整理下来花的时间比预期的多了很多，那就慢慢来吧。所有的论文和笔记会一点点合并整理到我的Github。…
可以直接沿用前面写过的mnist分类网络，将模型做相应的替换即可1、LeNet很多训练上tricks都是原始论文所没有的，这里不做修改。2、AlexNet原始imagen...
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...
5.5.卷积神经网络（LeNet）¶在“多层感知机的从零开始实现”一节里我们构造了一个含单隐藏层的多层感知机模型来对Fashion-MNIST数据集中的图像进行分类。每张图像高和宽均是28像素。我们将图像中的像素逐行展开，得到长度为784的向量，并输入进全连接层中。
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从LeNet-5[10]开始，卷积神经网络（CNN）通常有一个标准结构——堆叠的卷积层（后面可以选择有对比归一化和最大池化）后面是一个或更多的全连接层。这个基本设计的变种在图像分类著作流行，并且目前为止在MNIST，CIFAR和更著名的ImageNet分类挑战
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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5.5.卷积神经网络（LeNet）¶在“多层感知机的从零开始实现”一节里我们构造了一个含单隐藏层的多层感知机模型来对Fashion-MNIST数据集中的图像进行分类。每张图像高和宽均是28像素。我们将图像中的像素逐行展开，得到长度为784的向量，并输入进全连接层中。
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