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卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。卷积神经网络由一个或多个卷积层和顶端的全连通层（对应经典的神经网络）组成，同时也包括关联权重和池化…
CNN经典论文突出贡献一览.采用11和33的卷积核以及2*2的最大池化使得层数变得更深。.常用VGGNet-16和VGGNet19.这个在控制了计算量和参数量的同时，获得了比较好的分类性能，和上面相比有几个大的改进：1去除了最后的全连接层，而是用一个全局的平均池化来...
带着问题读论文.吴恩达的ResNet笔记比较透彻解说了是什么，为什么及怎么样的问题；.但想了解residualblock背后idea的由来；.关于由来，可以了解一个大概，更多细节看前人论文；.9分钟ResNetresidualfunction的由来（解决方案演变历史）.课程笔记对ResNet的解说是...
本文的主要目的，是简单介绍时下流行的深度学习算法的基础知识，本人也看过许多其他教程，感觉其中大部分讲的还是太过深奥，于是便有了写一篇科普文的想法。博主也是现学现卖，文中如有不当之处，请各位指出，共同进
比如说VGG16，都是摆上从论文里截过来的下面这张图：或者给出像下面的架构图：对于数据从输入到输出，中间是如何变化的，神经元个数，参数个数又是怎么变化的，如何自己设计一个合理的CNN网络等等，没有教程能把这些说清楚，推荐看吴恩达老师的课程视频，对英文不好的童鞋其实是很吃…
长短期记忆网络（LSTM）简述本文是学习LSTMs入门知识的总结。LSTM（Long-ShortTermMemory）是递归神经网络（RNN:RecurrentNeutralNetwork）的一种。RNNs也叫递归神经网络序列，它是一种根据时间序列或字符序列（具体看应用场景...
解析VariationalAutoEncoder（VAE）数月前听在做推荐系统的同事提了一下VAE这个模型，因为以前没用过,出于好奇便稍微研究了一下.虽然从深度学习的角度去看并不复杂,但是发现从贝叶斯概率的视角去理解并不是那么显然。
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