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随着深度学习的快速发展，人们创建了一整套神经网络结构来解决各种各样的任务和问题。尽管有无数的神经网络结构，这里有十一种对于任何深度学习工程师来说都应该理解的结构，可以分为四大类: 标准网络、循环网络、卷积网络...

目前深度学习中的神经网络种类繁多，用途各异。由于这个分支在指数增长，跟踪神经网络的不同拓扑有助于更深刻的理解。在本文中，我们将展示神经网络中最常用的拓扑结构。...

现在，用于low-level图像处理任务的神经网络通常是通过堆叠卷积层来实现的，每个卷积层仅包含来自一个小范围的上下文信息。随着更多卷积层的堆叠，卷积神经网络可以探索更多的上下文特征。但是，要充分利用远距离依赖关系较...

故障诊断入门级选手提个问题，振动信号分析直接做频谱分析就好了，为啥需要人工智能? - amaze2的回答 - 知乎 https://www.zhihu.com/question/332473558/a

如今有大量的资源可以用来学习计算机视觉技术，那我们如何从众多教程中进行选择呢？哪个值得我们去投入时间呢？

目前的卷积神经网络普遍使用3×3的卷积神经网络，通过堆叠3×3的卷积核和下采样层，会在减少图像的大小的同时增加感受野，使用小尺度的卷积核存在两个问题：...

之前介绍的都是属于深度神经网络框架的，那么在Deep Learning出现或者风靡之前，文本分类是怎么做的呢？