深度学习及卷积神经网络综述

对卷积神经网络进行由浅入深的分类描述从现代雏形、突破模型、加深模型一直到强化模型和成就并附有相关参考文献，方便读者及时查阅和钻研卷积神经网络是深度学习中为重要的模型，对引领深度学习的井喷式发展起到了不

魏秀参老师关于卷积神经网络的一本手册，深入浅出，简单易懂。。。。高清版！！

这是一本面向中文读者轻量级、偏实用的深度学习工具书，本书内容侧重深度卷积神经网络的基础知识和实践应用。为了使更多不同技术背景的读者通过本书对卷积神经网络和深度学习有所了解，笔者试图尽可能少的使用晦涩的

深度学习中的图像分类一直是一个热门研究方向。其中，卷积神经网络CNN架构因其良好的性能表现被广泛应用于图像分类领域。CNN架构的基本原理和常用模型，包括LeNet、AlexNet、VGG、GoogLe

本文主要探讨了深度学习领域中的卷积神经网络图片迁移技术，讨论了其原理、应用场景及相关算法。图片迁移是指将一张图片的风格或特征迁移到另一张图片上，使其具有相似的风格或特征。通过深度学习中的卷积神经网络，

天气状况识别对交通运输安全环境气象等领域有重要意义.在各种产业向智能化转型的技术背景下基于人工智能技术研究一种高效的天气自动识别方法不仅能解决传统天气判别准确率低的问题还能实现天气判别的实时性有效地提

使用深度学习（卷积神经网络）的手写数字识别这个3层卷积网络的Matlab实现在MNIST公共数据集上进行了测试，其中包括60,000个训练样本和10,000个测试样本。它通过30次训练迭代达到>

文章目录1 卷积神经网络基础1.1 二维卷积层1.2 填充和步幅1.3 多输入通道和多输出通道1.4 卷积层与全连接层的对比1.4 池化2 LeNet2.1 LeNet 模型2.2 获取数据和训练模型

改善深层神经网络 通过正则化和超参数调整来改善深度学习模型!

很不错的最新介绍深度学习的文献，仅供大家参考，希望更多的深学爱好者上传分享，谢谢！