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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...
作为深度学习的代表算法之一，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）在计算机视觉、分类等领域上，都取得了当前最好的效果。卷积神经网络的前世今生卷积神经网络的发展，最早可以追溯到1962年，H…
AlexNet网络架构：包含8层，其中五个卷积层与三个全连接层。并且在第二层、第三层以及第五层后使用overlap的maxpooling。第一层的卷积核为11*11*3步长为4，一共96个核。第二层为256个5*5*96第三层为384个3*3*256第四层为384个3*3*384第五层...
英文论文初学神经网络，请问应该读哪些经典论文？关注者5被浏览1,866关注问题...CNN结构演变总结（一）经典模型CNN结构演变总结（二）轻量化模型CNN结构演变总结（三）设计原则如何看待计算机视觉未来的走向...
深度学习经典论文优秀解析集（持续更新中）.为跨越阶级而不懈奋斗！.在深度学习中有大量优秀论文，作为小白需要一一去阅读并理解。.这就提出了几个问题：.对于基础不是很扎实的我，而且是全英文论文的前提下，这就很令人头秃。.好就好在国内有很多...
一.CNN的结构阐述（以LeNet-5为例）我写这一节的目的，并不是从头到尾的对CNN做一个详细的描述，如果你对CNN的结构不清楚，我建议还是先去看LeCun大神的论文Gradient-basedlearningappliedtodocumentrecognition，而且，网上也有很多经典的博客，对CNN的结构和原理都做了比较深入的阐述，这里推荐zouxy大神...
深度学习入门的经典论文翻译7篇（英文原版PDF+中文翻译）.深度学习入门的经典论文翻译7篇（英文原版PDF+中文翻译）1、REVIEWDEEPLEARNING2、ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks3、Richfeaturehierarchiesforaccurateobjectdetectionandsemanticsegmentatio.
DL之CNN：关于CNN(卷积神经网络)经典论文原文(1950~2018)简介总结框架结构图(非常有价值)之持续更新(吐血整理)关于CNN，迄今为止已经提出了各种网络结构。.其中特别重要的两个网络，一个是在1998年首次被提出的CNN元祖LeNet，另一个是在深度学习受到关注的...
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