为什么说卷积神经网络，是深度学习算法应用最成功的领域之一？

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深度学习与卷积神经网络（CNN）

小白必须学习CNN经典论文代码的理由

CNN真正的爆发阶段是2012年AlexNet取得ImageNet比赛的分类任务的冠军，从此以后，深度学习便也成为了一个热门的领域，所以说，如果小白要入门深度学习，就必须要先把经典的CNN认真过一篇，才能真正地掌握深度学习的基本知识，也才可以方便为后续学习其他网络打下坚实的基础。
因此，此次站长就花了很多时间认真地帮大家把《CNN经典论文带读 和 代码复现》整理出来，供大家学习（此处是不是有掌声哈哈哈，开玩笑的啦，帮我在下面点个在看+转发+留言就行嘿嘿嘿）。

我们知道，卷积神经网络是深度学习的代表算法之一。卷积神经网络也是人工神经网络的一种，在当前语音分析和图像识别邻域己经成为了研究的热点。它的权值共享网络结构使之更类似于生物神经网络，大大的降低了网络模型的复杂度，并减少了权值的数量。权值共享对于网络输入是多维图像时表现的更加明显。图像可直接作为网络的输入，避免了传统识别算法中复杂的特征提取和数据重建过程。

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资源干货内容简介

1、站长目前已经更新的论文和代码：

• MobileNet

• AlexNet
  

• VGG

• GoogLeNet

• ResNet
  

2、所有的论文和代码都配有视频讲解

为了让新手更容易理解和入门，所有的论文和代码都配有视频讲解，所以，还不赶快关注【AI专栏】公众号吧

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