05 2020 档案
摘要：上文中实现了LeNet-5卷积网络，不可否认这是一个十分经典的网络结构，但是迫于种种复杂的现实场景限制，只能在一些领域应用，所以在接下来的10年间，卷积网络的锋芒一度被SVN算法覆盖，指导2012年AlexNet的提出。
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摘要：LeNet-5科学家Yann LeCun在1998年发表论文《Gradient based learning applied to document-recognition》上提出的一个神经网络模型，是最早期的卷积神经网络，论文中，作者将LeNet-5应用于于灰度图像的数字识别中获得了不错的效果。关于LeNet-5卷积神经网络原理，在上一篇介绍卷积神经网络入门博客中已经阐述清楚，本篇中，我们主要对LeNet-5使用TensorFlow进行实现。
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摘要：卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）,通常我们将之简称为ConvNets或者CNN，它是一种在图像识别和分类领域十分流行且行之有效的神经网络。目前，CNN网络已经作为一种非常重要且实用的工具成功应用于人脸识别、机器人和自动驾驶中的目标识别、信号灯识别等应用中。因此，学习卷积神经网络是以前十分有必要的事情。
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摘要：人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN） 是一种受人脑生物神经网络信息处理方式启发而诞生的一种计算模型，得益于语音识别、计算机视觉和文本处理方面的许多突破性成果，人工神经网络在机器学习研究和工业领域引起了强烈反响。本篇博客将对人工神经网络算法进行介绍。
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