Из-за периодической блокировки нашего сайта РКН сервисами, просим воспользоваться резервным адресом:
Загрузить через dTub.ru Загрузить через ClipSaver.ruУ нас вы можете посмотреть бесплатно LeNet 5 Paper explanation | LeNet architecture from manuscript | foundational architecture of CNN или скачать в максимальном доступном качестве, которое было загружено на ютуб. Для скачивания выберите вариант из формы ниже:
Роботам не доступно скачивание файлов. Если вы считаете что это ошибочное сообщение - попробуйте зайти на сайт через браузер google chrome или mozilla firefox. Если сообщение не исчезает - напишите о проблеме в обратную связь. Спасибо.
Если кнопки скачивания не
загрузились
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу
страницы.
Спасибо за использование сервиса savevideohd.ru
Hello viewers !! In this video, we dive deep into the architecture of LeNet-5, one of the pioneering convolutional neural networks (CNNs) developed by Yann LeCun and his team. We follow the sequence of the original research paper, breaking down each layer and explaining its significance. LeNet-5 revolutionized image classification and served as a foundation for modern deep learning techniques. We’ll cover. The architecture flow: from input layers to convolutional, subsampling, and fully connected layers. The core ideas and key innovations introduced in the paper. Whether you are a student, researcher, or AI enthusiast, this video will help you understand the architecture and flow of LeNet-5, as well as the key takeaways from the original research paper. Don't forget to like, share, and subscribe for more deep learning insights! #LeNet5 #ConvolutionalNeuralNetwork #DeepLearning #AI #ResearchPaperSummary #ImageClassification