课程拆分-介绍课之四1：卷积神经网络-基础篇

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        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

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卷积，CNN