一、前言 LeNet-5出自论文Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition，是一种用于手写体字符识别的非常高效的卷积神经网络。 本文将从卷积神经网络结构的基础说起，详细地讲解每个网络层。 论文下载：请到文章结尾处下载 ...

https://cuijiahua.com/blog/2018/01/dl_3.html 一、前言 LeNet-5出自论文Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition，是一种用于手写体字符识别的非常高效的卷积神经网络。 本文 ...

转自 http://blog.csdn.net/qianqing13579/article/details/71076261 LeNet论文翻译 由于LeNet这篇论文篇幅较长，这里只翻译了我认为对理解CNN很关键的第二章的A和B，这部分阐述了CNN的三个重要思想。下面就是第二部分的翻译 ...

http://blog.csdn.net/OliverkingLi/article/details/73849228 ...

LeNet-5是由Yann LeCun设计的用于手写数字识别和机器打印字符的卷积神经网络。她在1998年发表的论文《基于梯度学习的文本识别》中提出了该模型，并给出了对该模型网络架构的介绍。如下图所示，LeNet-5共有7层（不包括输入层），包含卷积层、下采样层、全连接层，而其输入图像为32*32. ...

LeNet5 介绍 LeNet通常就指LeNet5，该网络诞生于1998年，作者是Yann LeCun，当初被设计用来识别手写数字，是最早的CNN网络之一，被后续学者奉为经典，该论文的下载地址 http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download ...

LeNet-5是一个较简单的卷积神经网络。下图显示了其结构：输入的二维图像，先经过两次卷积层到池化层，再经过全连接层，最后使用softmax分类作为输出层 模型结构: LeNet-5共有7层（不包含输入层），每层都包含可训练参数；每个层有多个Feature Map，每个 ...

LeNet 　　1998年，LeCun提出了第一个真正的卷积神经网络，也是整个神经网络的开山之作，称为LeNet，现在主要指的是LeNet5或LeNet-5，如图1.1所示。它的主要特征是将卷积层和下采样层相结合作为网络的基本机构，如果不计输入层，该模型共7层，包括2个卷积层，2个下采样层 ...