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Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition 极好的文！尤其是p5-p9，一定要细看，反复琢磨。把LeNet-5的来龙去脉讲得清清楚楚
LeNet5 by Yann LeCun 简介 LeNet-5结构图 LeNet包含七层 输入层:32*32*1像素的手写数字图片,相当于32*32=1024个神经元 C1层:卷积层,包含具有6个5*
Pytorch 搭建的LeNet-5网络,使用Minist数据集,测试集准确率接近98.4%。文件内包含代码、Minist数据集和训练好的模型参数。
Yann LeCun的LeNet-5用于人脸识别,使用ORL人脸数据库。代码使用pyTorch框架编写。
lenet5 的theano实现
应用caffe深度学习框架进行mnist手写字体识别,需要mnist数据集。这里提供了数据集包和解压之后的数据集供您使用!
Gradient-Based Learning， Gradient Descent，Stochastic Gradient Descent， Minibatch Stochastic Gradient
深度学习lenet5学习框架，包括训练，测试和验证三个文件
LeNet-5论文英文原版，模型可用于手写数字识别，文字清晰。
完全实现lenet5全7层，为了更好的理解代码，需要提前了解下面的知识 1, lenet5的7层结构，包括每一层的含义和参数个数，重点是c2到s3层的部分连接原理 2, 了解卷积求导，pool求导，全
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