CNN 入门讲解专栏阅读顺序(8月16日更新)


(darcylike) #1

这个目录用于给大家阅读本专栏的文章

微信公号:follow_bobo

更多内容陆续推出

我会不断完善所以章节

也希望读者们可以多提提宝贵的意见

麻烦大家给我点个赞,就是那种让我看起来,写的还不错的样子!

拜托了!!o(´^`)o

卷积神经网络入门讲解目录:

蒋竺波:CNN 入门讲解:什么是卷积​zhuanlan.zhihu.com图标

  • (5)CNN入门讲解:卷积层是如何提取特征(Extract Feature)?

蒋竺波:CNN入门讲解:卷积层是如何提取特征的?​zhuanlan.zhihu.com图标

  • (6)CNN入门讲解:卷积层是如何调整filter的(未更)
  • (7)CNN入门讲解:为什么要做训练(Training)?

蒋竺波:CNN入门讲解:为什么要做训练(Training)?​zhuanlan.zhihu.com图标

蒋竺波:CNN入门讲解:什么是采样层(pooling)​zhuanlan.zhihu.com图标

  • (9)CNN入门讲解:什么是激活函数(Activation Function)?

蒋竺波:CNN入门讲解:什么是激活函数(Activation Function)​zhuanlan.zhihu.com图标

  • ( 10 ) CNN入门讲解:什么是Dropout(未更)
  • (11)CNN入门讲解:什么是全连接层(Fully Connected Layer)?(04/03/2018有更新)

蒋竺波:CNN 入门讲解:什么是全连接层​zhuanlan.zhihu.com图标

  • 12)CNN入门讲解:图片在卷积神经网络中是怎么变化的(前向传播)(Forward Propagation)?

蒋竺波:CNN 入门讲解:图片在卷积神经网络中是怎么变化的(前向传播)​zhuanlan.zhihu.com图标

  • (13)CNN入门讲解:什么是反向传播(backpropagation)(未更)
  • (14)CNN入门讲解:什么是代价函数Cost Function(未更)
  • (15)CNN入门讲解:什么是标准化 (Normalization)?

蒋竺波:CNN 入门讲解:什么是标准化?​zhuanlan.zhihu.com图标

  • (16)CNN入门讲解:optimization(未更)
  • (17)CNN入门讲解:正则化Regularization(未更)
  • (18)CNN入门讲解:Softmax 两三事

蒋竺波:CNN入门讲解:我的Softmax和你的不太一样​zhuanlan.zhihu.com图标

  • (19)CNN入门讲解:什么是梯度消失(gradient vanishing)(未更)
  • ( 20 ) CNN入门讲解:什么是局部最优(Local Minimum)(未更)
  • (21)CNN入门讲解:什么是微调(Fine Tune)?

蒋竺波:CNN入门讲解:什么是微调(Fine Tune)?​zhuanlan.zhihu.com图标

  • (22)CNN入门讲解:置信度(Confidence)也很重要

蒋竺波:CNN入门讲解:准确率很高就感觉自己萌萌哒?NONONO,还有一点也重要​zhuanlan.zhihu.com图标

  • (23)CNN入门讲解:什么是深度残差网络Resnet?( 视频)

蒋竺波:深度学习入门讲解:什么是残差网络Resnet(上)​zhuanlan.zhihu.com图标

  • (24)CNN入门讲解:从论文到代码实现Resnet(视频)

蒋竺波:CNN入门讲解:从论文到代码,实现Resnet​zhuanlan.zhihu.com图标

  • (25)CNN入门讲解:什么是Xception网络?(未更)
  • (26)CNN入门讲解:从0建立CNN训练模型,微调目前所有主流deep learning 网络

蒋竺波:CNN入门讲解:从0建立CNN训练模型,微调目前所有主流deep learning 网络(代码)(05/06/2018 更新)​zhuanlan.zhihu.com图标

  • ( 27 ) CNN入门讲解:世界上表现最好的网络简介(已公开的)(未更)
  • (28)CNN入门讲解:关于卷积神经网络CNN问题汇总(3月8更新)

蒋竺波:关于卷积神经网络CNN问题汇总(3月8更新)​zhuanlan.zhihu.com图标

  • (29)CNN入门讲解:其他问题解决办法(下)(未更)
  • (30) CNN入门讲解:学习资料收集整理
  • (31)CNN大结局:所有相关源代码公开(未更)

机器学入门讲解目录(补充):

(1)机器学习入门:什么是信息熵(Shannon’s Entropy Model)?

蒋竺波:机器学习入门:重要的概念—信息熵(Shannon’s Entropy Model)​zhuanlan.zhihu.com图标

(2)机器学习入门讲解:什么是特征(Feature)和特征选择(Feature Selection)?

蒋竺波:机器学习入门讲解:什么是特征(Feature)和特征选择(Feature Selection)?​zhuanlan.zhihu.com图标

其他转载或投稿:

(1)

蒋竺波:干货| Visenze企业级视觉产品与应用(附PPT和音频链接)​zhuanlan.zhihu.com图标

(2)

酱油妹:为什么混合Loss可以提升图像检索效果?​zhuanlan.zhihu.com图标

( 3 )

穆文:[CV] 通俗理解『卷积』——从傅里叶变换到滤波器​zhuanlan.zhihu.com图标

( 4 )

BINGO Hong:Tensorflow Finetune方法​zhuanlan.zhihu.com图标

( 5 )

唐吖年:一图解析:CV-图像处理原理(彩色图片篇)​zhuanlan.zhihu.com图标


用CNN算法实现A股股票选股