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原文作者:Binh-Son Hua、Minh-Khoi Tran、Sai-Kit Yeung。 文章地址:https://arxiv.org/abs/1712.05245 github项目地址:htt
一篇关于神经网络深度学习方面的综述性文章,对深度学习初学者有参考价值
检测边缘的能力是真正捕捉视觉概念所必需的基本属性。在本文中，我们证明了边缘无法在神经网络的第一卷积层中正确表示，并且进一步表明它们在流行的神经网络体系结构（如VGG-16和ResNet）中无法很好地捕
尽管在深度卷积神经网络中越来越多地使用组卷积算子来提高计算效率并减少参数数量，但是大多数现有方法都是通过将每个卷积层的滤波器预定义为多个常规滤波器组来构造其组卷积体系结构的。相等的空间组大小和数据独立
By Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, and Geoffrey E. Hinton
卷积神经网络的MATLAB实现,英文学术专著。。
论文：High-PerformanceNeuralNetworksforVisualObjectClassification
michaelnielsen的neuralnetworksanddeeplearning,verynice!
3ConvolutionalNeuralNetworksTypicallyconvolutionallayersareinterspersedwithsub-samplinglayerstoredu
随着深度神经网络（DNN）在现实世界的应用中变得越来越普遍，有可能故意用不会欺骗人类的数据“愚弄”它们，这提供了一种新的攻击向量。这本实用的书籍探讨了现实世界的场景，其中DNN（大部分AI固有的算法）
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