PyTorch深度学习实战 | 典型卷积神经网络
在深度学习的发展过程中，出现了很多经典的卷积神经网络，它们对深度学习的学术研究和工业生产都起到了巨大的促进作用，如VGG、ResNet、Inception和DenseNet等，很多投入实用的卷积神经都是在它们的基础上进行改进的。初学者应从试验开始，通过阅读论文和实现代码（tensorflow.ker...
《典型模型-卷积神经网络入门》电子版地址
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开发典型卷积神经网络框架时，最常用的正则化和优化策略
来源商业新知网，原标题：深度学习中的五大正则化方法和七大优化策略 深度学习中，卷积神经网络和循环神经网络等深度模型在各种复杂的任务中表现十分优秀。例如卷积神经网络（CNN）这种由生物启发而诞生的网络，它基于数学的卷积运算而能检测大量的图像特征，因此可用于解决多种图像视觉应用、目标分类和语音识别等问题...
哈尔滨工业大学沈俊楠：典型模式-卷积神经网络入门
哈尔滨工业大学的沈俊楠分享了典型模式-卷积神经网络入门。本文详细介绍了关于卷积神经网络的基础概念和知识与讲解，并列举实例展示了卷积和池化的效果。直播视频回顾请点击以下是精彩视频内容整理：问题引出学习知识从问题引出入手是一个很好的方法，所以本文将可以围绕下面三个问题来展开：1.CNN从何而来？有何作用...
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