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卷积神经网络从入门到精通

2019 年 3 月 29 日 人工智能头条

深度学习：卷积神经网络从入门到精通


全面介绍各种卷积神经网络的模型、算法及应用，指导读者把握其形成和演变的基本脉络，以帮助读者在较短的时间内从入门达到精通的水平。

有兴趣的读者可以从本书开始，通过图像分类、识别、检测和分割的案例，逐步深入卷积神经网络的核心，掌握深度学习的方法和精髓，领会 AlphaGo 战胜人类世界冠军的奥秘。

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在学习中拉开技术差距

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在深度学习中，卷积神经网络（CNN或ConvNet）是一类深度神经网络，最常用于分析视觉图像。基于它们的共享权重架构和平移不变性特征，它们也被称为位移不变或空间不变的人工神经网络（SIANN）。它们在图像和视频识别，推荐系统，图像分类，医学图像分析，自然语言处理，和财务时间序列中都有应用。

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