LeNet-5是由Yann LeCun設計的用於手寫數字識別和機器打印字符的卷積神經網絡。她在1998年發表的論文《基於梯度學習的文本識別》中提出了該模型，並給出了對該模型網絡架構的介紹。如下圖所示，LeNet-5共有7層（不包括輸入層），包含卷積層、下采樣層、全連接層，而其輸入圖像為32*32. ...

一、前言 LeNet-5出自論文Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition，是一種用於手寫體字符識別的非常高效的卷積神經網絡。 本文將從卷積神經網絡結構的基礎說起，詳細地講解每個網絡層。 論文下載：請到文章結尾處下載 ...

1 數據集 Mnist 數據集是一個手寫數字圖片數據集，數據集的下載和解讀詳見 Mnist數據集解讀 。 這里為了對接 pytorch 的神經網絡，需要將數據集制作成可以批量讀取的 tensor 數據。采用 torch.utils.data.Dataset 構建。 data.py 總體 ...

原文地址：http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/47323463 作者：hjimce 卷積神經網絡算法是n年前就有的算法，只是近年來因為深度學習相關算法為多層網絡的訓練提供了新方法，然后現在電腦的計算能力已非 ...

一、 前言 　　網絡有5層(不考慮沒有參數的層，所以是LeNet-5)，包含3個卷積層，2個池化層，2個全連接層，No padding。 　　LeNet-5(Gradient-Based Learning Applied to Document ...

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

LeNet-5是一個較簡單的卷積神經網絡。下圖顯示了其結構：輸入的二維圖像，先經過兩次卷積層到池化層，再經過全連接層，最后使用softmax分類作為輸出層 模型結構: LeNet-5共有7層（不包含輸入層），每層都包含可訓練參數；每個層有多個Feature Map，每個 ...

LeNet-5是Yann LeCun在1998年設計的用於手寫數字識別的卷積神經網絡，當年美國大多數銀行就是用它來識別支票上面的手寫數字的，它是早期卷積神經網絡中最有代表性的實驗系統之一。可以說，LeNet-5就相當於編程語言入門中的“Hello world！”。 但是很奇怪的，原本 ...