[업데이트 : 2021-12-08]
논문 : Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition
1998년에 발표된 Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition 논문의 Summary 겸 리뷰를 적어보려고 한다. 글을 쓰기에 앞서, 공부를 위해 논문을 보며 요약, 작성한 내용이라 간혹 오역이나 잘못된 내용이 있을 수 있다. 핵심 키워드는 highlight를 해두었다. 틀린 부분은 댓글로 알려주시면 감사하겠습니다^^
CNN 의 아키텍쳐가 시작된 논문이다. 이 논문에서 구현한 모델은 LeNet으로, 이 모델을 기조로 향후의 CNN모델이 발달했다고 할 수 있다.
0. 들어가기 전에 핵심 키워드 살펴보기
1. Abstract
역전파 알고리즘으로 훈련된 다층 신경망이 Gradient-Based 학습 기술의 성공적인 사례임을 알리고 있다. Gradient-Based Learning 알고리즘은 최소한의 전처리로도 손글씨같은 복잡한 고차원의 패턴을 잘 분류한다고 한다. Convolutional Neural Network(CNN)은 특히 2D형태의 데이터를 다루는 데 용이하다.
2. Introduction
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