CNN論文閱讀（一） LeNet：Gradient-based learning applied to document recognition
1、CNN結構演化歷史圖 CNN經典論文學習第一篇，卷積神經網絡開山鼻祖，經典的手寫體識別論文——LeNet:《Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition》，作者包括深度學習三大巨頭之一Yann Lecun ...
原文：Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition 部分閱讀
卷積網絡 卷積網絡用三種結構來確保移位 尺度和旋轉不變：局部感知野 權值共享和時間或空間降采樣。典型的leNet 如下圖所示： C 中每個特征圖的每個單元和輸入的 個點相連，這個 的區域被稱為感知野。特征圖的每個單元共享 個權值和一個偏置。其他特征圖使用不同的權值 卷積枋 ，因 此可以得到不同類型的局部特征。卷積層的一個重要思想是，如果圖像產生了位移，特征圖輸出將會產生相同數量的位移。這也是卷積網 ...
2016-04-23 16:04 0 2888 推薦指數：
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