卷积神经网络怎么入门?入门卷积神经网络必备!人工智能-CNN入门

想入门卷积神经网络,那就要从下面这几个角度入手:

  • 1、基本概念
  • 2、论文解读
  • 3、模型结构与原理
  • 4、模型实战
  • 5、问题解答

1、基本概念

想了解卷积神经网络,就要了解卷积神经网络中涉及到的一些基本概念,了解这些概念的含义,还有具体的实现原理和实现方式。比如什么是卷积以及卷积的方式?什么是激活函数?激活函数都有哪些?了解了这些基本概念,才能更好地了解后面的模型。

卷积神经网络怎么入门?入门卷积神经网络必备!人工智能-CNN入门_第1张图片

2、论文解读

想了解卷积神经网络模型,要先认真阅读对应的论文,了解模型提出的背景,模型相关的其他模型,了解模型的基本结构,了解模型的实验数据,了解模型的特点,分析模型的优缺点等等。

3、模型结构与原理

了解完论文,就要根据论文内容,去分析模型的结构和原理,了解模型的结构,了解模型不同层的参数,通过结构去分析模型的特点,分析模型的优缺点,去和其他的模型进行比较。

4、模型实战

光了解理论是不行的,要能够复现模型,能够利用复现的模型进行模型训练,测试,甚至能够应用到自己的科研或者工作中。当然对于我们入门来说我们能够复现模型,能够进行模型训练和测试就可以啦!

5、问题解答

上面的四部分,我们就基本上能够对卷积神经网络有深刻了解了,当然也适用于其他领域的学习。

在上面四部分的学习中,我们会意识到一些问题,可能问题很小,但是我们也要想明白,比如卷积层运算过程中涉及到的尺寸问题?我们要自己去理解这些问题,不断地去填充,保证我们对卷积神经网络无死角学懂!

空口说,没有基础的朋友一定也听不懂,建议大家去B站看一下这个视频教程:

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一、人工智能免费视频课程和项目

二、人工智能必读书籍

三、人工智能论文合集

四、机器学习+计算机视觉基础算法教程

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