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？
目前 ， 作为深度学习的代表算法之一 ， 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks ， CNN）在计算机视觉、分类等领域上 ， 都取得了当前最好的效果 。
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后来 ， 基于深度神经网络和搜索树的智能机器人“AlphaGo”在围棋上击败了人类 ， 这是CNN 给人们的一个大大的惊喜 。 一年后的 Master 则更是完虐了所有人类围棋高手 ， 达到神一般的境界 ， 人类棋手毫无胜机 。
可以说 ， 卷积神经网络是深度学习算法应用最成功的领域之一 。
目前 ， CNN应用也十分广泛 。 例如Facebook用它进行自动的图像标签 ， google用它做照片检索 ， amazon用它做产品推荐 ， Pinterest用它做个性化家庭定制推送 ， Instagram用它搭建他们的搜索架构 。
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那么 ， 基于CNN最经典也是最流行的应用应当是图像处理领域 。 而研读卷积神经网络的经典论文 ， 对于学习和研究卷积神经网络必不可缺 。
今天 ， 给大家推荐一些资料 ， 有论文、知识图谱 。
7份经典学术论文
这些论文大部分都发表在计算机视觉顶级学术会议上 。 这7份论文资料 ， 100p以上的内容体量 。 建议收藏学习 。
01 resnet
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02 CNN
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03 batchnorm
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04 alexnet
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05 visualzing
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06 resnet
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07 yolo4
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