课程拆分-介绍课之四1:卷积神经网络-基础篇
本帖最后由 shaoheshaohe 于 2020-3-31 17:54 编辑卷积神经网络,Convolutional Neural Network, CNN,是极为成功的一类深度学习网络。我们对CNN的介绍,将分为基础篇、卷积篇、组件篇与训练篇。本课程为基础篇,首先以图像分类问题,解析CNN网络的设计。然后,阐述从LeNet、AlexNet到VGG、GoogleNet、ResNet、DenseNet的架构演进,这代表了2012-2016年深度学习波澜壮阔的发展历程。CNN已是提取图像视频特征的标准范式,衍生了表示学习、迁移学习等使用方式。通过本课程,我们将能了解CNN的基本知识、发展历程,并掌握如何使用CNN的方法。
详解一个CNN网络
CNN的发展历程
CNN的使用:表示学习与迁移学习
卷积,CNN
页:
[1]