阅读了这7篇论文之后,您将全面了解卷积神经网络!

目前,作为深度学习的代表性算法之一,卷积神经网络(CNN)在计算机视觉和分类领域取得了目前最好的结果。后来,智能机器人“ AlphaGo”被应用到计算机中。
基于深度神经网络和搜索树在Go上击败了人类。这对于CNN来说是一个很大的惊喜。
一年后,师父完全虐待了所有围棋大师,并达到了神灵般的境界。人类的国际象棋选手没有获胜的机会。
可以说卷积神经网络是深度学习算法应用中最成功的领域之一。当前,CNN也被广泛使用。
例如,Facebook将其用于自动图像标记,Google将其用于照片检索,亚马逊将其用于产品推荐,Pinterest将其用于个性化的自定义推送,Instagram则用于构建搜索结构。那么,基于CNN的最经典,最流行的应用应该是图像处理领域。
关于卷积神经网络的经典论文的研究对于学习和研究卷积神经网络是必不可少的。今天,我想向大家推荐一些材料,包括论文和知识图。
7篇经典学术论文这些论文中的大多数都发表在有关计算机视觉的顶级学术会议上。这7篇论文的内容量超过100p。
建议收集和学习。 01 resnet 02 CNN 03 batchnorm 04 alexnet 05可视化06 resnet 07 yolo4目前,已有2000多名阅读本文的学生成功地成为了各种公司的算法工程师。
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