原文:深度学习基础(一)LeNet_Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition

作者:Yann LeCun,Leon Botton, Yoshua Bengio,and Patrick Haffner 这篇论文内容较多,这里只对部分内容进行记录: 以下是对论文原文的翻译: 在传统的模式识别模型中,往往会使用手动设计的特征提取器从输入中提取相关信息并去除不相关的可变性,然后一个可训练的分类器对这些提取到的特征进行分类。在本论文的方案中,标准的全连接多层网络就相当于分类器,并且该 ...

2019-03-24 14:35 0 944 推荐指数:

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Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition 部分阅读

卷积网络 卷积网络用三种结构来确保移位、尺度和旋转不变:局部感知野、权值共享和时间或空间降采样。典型的leNet-5如下图所示: C1中每个特征图的每个单元和输入的25个点相连,这个5*5的区域被称为感知野。特征图的每个单元共享25个权值和一个偏置 ...

Sun Apr 24 00:04:00 CST 2016 0 2888
深度学习基础(五)ResNet_Deep Residual Learning for Image Recognition

ResNet可以说是在过去几年中计算机视觉和深度学习领域最具开创性的工作。在其面世以后,目标检测、图像分割等任务中著名的网络模型纷纷借鉴其思想,进一步提升了各自的性能,比如yolo,Inception-v4等。 ResNet通过重构模型对残差映射(Residual ...

Sun Mar 24 22:38:00 CST 2019 0 1655
深度学习—从LeNet到DenseNet

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Wed May 16 17:55:00 CST 2018 0 2346
深度增强学习--Policy Gradient

前面都是value based的方法,现在看一种直接预测动作的方法 Policy Based Policy Gradient 一个介绍 karpathy的博客 一个推导 下面的例子实现的REINFORCE算法 实例代码 ...

Thu Jan 10 23:15:00 CST 2019 2 621
 
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