李宏毅机器学习(6)-卷积神经网络

本次学习课程讲述了深度学习中的基础内容——卷积神经网络CNN。

首先分别从Small region、Same Pattern和Subsamping三个角度引入CNN的设计思路；

接着详细介绍了CNN的架构，Convolutional、MaxPooling和Flatten，并通过Keras代码简单实现了CNN；

同时从形象意义上分析了CNN到底从图像中学习到了什么东西；

最后讲述了CNN的一些典型应用，例如围棋、AlphaGo、语音和文本等等。

参考资料：

1. Datawhale组队学习【李宏毅机器学习笔记】
2. 李宏毅《机器学习》