Lenet 是最早的卷积神经网络之一,并且推动了深度学习领域的发展，最初是为手写数字识别建立的网络。

本文的主要目的，是简单介绍时下流行的深度学习算法的基础知识，本人也看过许多其他教程，感觉其中大部分讲的还是太过深奥，于是便有了写一篇科普文的想法。博主也是现学现卖，文中如有不当之处，请各位指出，共同进步。...

前篇推文介绍了深度学习中最为基础和常见的一类网络——深度神经网络，也就是DNN，其源起于MLP网络，经过丰富的激活函数和反向传播算法的加持，使得网络在层数深的情况下能够有效训练，并大大增强了网络的信息表达能力（神经网络...

虽然图片识别对于人来说是一件轻松的事情，但是对于计算机来说，由于接受的是一串数字，对于同一个物体，表示这个物体的数字可能会有很大的不同，所以使用算法来实现这一任务还是有很多挑战的，具体来说：...

可以看到，CNN通常包括这几层：输入层（input layer）、卷积层（convolutional layer）、池化层（pooling layer）以及输出层（全连接层+softmax layer）。

---- 新智元报道  编辑：David 武穆【新智元导读】AI与深度学习如何彻底走出寒冬，终成「显学」？一切始于2012年AlexNet那篇论文，10年过去，今天的AI怎么样了？2012年9月，一篇题为「用深度卷积神经网络进行ImageNet图像分类」...

春恋慕阅读西安电子科技大学陈鹏飞的论文 用于大规模图像检索的深度哈希网络研究李聪的技术博客

基于度量学习的深度哈希图像检索研究是我的毕业设计，是一个计算机视觉方面的项目，旨在解决大规模图像检索时带来的高时间消耗和高内存占用率问题。春恋慕...

前言：先坦白的说，深度神经网络的学习在一开始对我造成的困扰还是很大的，我也是通过不断地看相关的视频资料、文献讲解尝试去理解记忆。毕竟这些内容大多都是不可查的，我们看到的都只是输入输出的东西，里面的内部运作以及工...

卷积网络（convolutional network),也叫作卷积神经网络（convolutional neural network,CNN),是一种专门用来处理具有类似网格结构的数据的神经网络。卷积网络在诸多应用领域都表现优异。‘卷积神经网络’一词表明该网络...