你可以通过将网络层实例的列表传递给 Sequential 的构造器，来创建一个 Sequential 模型：

本文主要介绍了深度学习在EEG分析上的应用《Deep learning-based electroencephalography analysis: a systematic review》的综述，这是系列第一部分，总体概述。

时域卷积=频域乘积，卷积神经网络大部分的计算也在卷积部分，如何从频域的角度思考卷积神经网络，如何从频域的角度解释ResNet。

【GiantPandaCV导读】用深度学习网络来完成实际场景的检测任务已经是现在很多公司的常规做法了，但是检测网络是怎么来的，又是怎么一步步发展的呢？在检测网络不断迭代的过程中，学者们的改进都是基于什么思路提出并最终被证...

在人类的眼中，下面的三张图片分别展示了三样不同的东西：一只鸟、一只狗和一匹马。但对于机器学习算法来说，这三者或许表示同样的东西:一个有黑边的白色小方框。...

今天AI科技评论介绍的这项工作中，MIT朱俊彦团队&港中文周博磊等人主要介绍了对网络的解剖，这个网络框架可以系统地识别图像分类和图像生成网络中各个隐藏单元的语义。...

alexnet（当然还有很多cv方面奠基的文章，但是因为alexnet是第一个将卷积神经网络应用到大规模图片识别，并且取得很好的效果：ImageNet LSVRC-2010 取得top-1和top-5错误率为37.5%和17.0%的效果， ImageNet LSVRC-2012中，取得了...

Ian J. Goodfellow首次提出了GAN之后，生成对抗只是神经网络还不是深度卷积神经网络，所以有人提出一种基于深度神经网络的生成对抗网络，这个就是DCGAN。相比之前的GAN，DCGAN在生成者与判别者网络上的改进如下：...

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关于人脸识别，目前有很多经典的算法，当我大学时代，我的老师给我推荐的第一个算法是特征脸法，原理是先将图像灰度化，然后将图像每行首尾相接拉成一个列向量，接下来为了降低运算量要用PCA降维， 最后进分类器分类，可以使用KNN、S...