解析深度学习（卷积神经网络原理与视觉实践）

在深度学习中，卷积神经网络一直是研究的重点。本文将介绍卷积神经网络的经典模型，包括LeNet-5、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet和ResNet等。其中，我们将详细阐述各模型的优势和劣

前段时间学习了BP网络和CNN网络,做了一些笔记,整理了相关公式推导,以及一些扩展,算是比较全面的深度学习入门资料啦~

简单来说,卷积(或内积)就是一种先把对应位置相乘然后再把结果相加的运算。(具体含义或者数学公式可以查阅相关资料)

介绍了卷积神经网络原理，包括卷积神经网络的基本结构和基本模型。信号卷积、线性滤波等

第一章回顾了理解卷积神经网络的动机；  第二章阐述了几种多层神经网络 ，并介绍当前计算机视觉领域应用中最成功的卷积结 构；  第三章具体介绍了标准卷积神经网络中的各构成组件 ，并从生物学和理论两个

深度学习(神经网络) —— BP神经网络原理推导及python实现摘要(一)BP神经网络简介1、神经网络权值调整的一般形式为:2、BP神经网络中关于学习信号的求取方法:(二)BP神经网络原理推导1、变

本书被称为计算机视觉入门的好书，帮助光大新手快速入门计算机视觉

本文来自简书,本文主要讲解了卷积神经网络知识,包括卷积层和池化层的介绍,希望对您的学习有所帮助。卷积神经网络(CNN)是含有卷积层(convolutionallayer)的神经网络,二维卷积层有高和宽

neural-networks-and-deep-learning-master深度学习与神经网络中英文，以及源码2.7，至于3.0本人实践后会在博客更新

NeuralNetworksandDeepLearning:ATextbookAuthors:Aggarwal,CharuC2018新版是Springer的教材系列不是电子书转过来的PDF版，而是原版