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标题: 不能错过的卷积神经网络的10篇论文 [打印本页]

作者: 张志红 时间: 2024-1-21 10:33
标题: 不能错过的卷积神经网络的10篇论文
卷积神经网络（CNN）主要是用于图像识别领域，它指的是一类网络，而不是某一种，其包含很多不同种结构的网络。不同的网络结构通常表现会不一样。从CNN的一些典型结构中，可以看到这些网络创造者非常有创造力，很多结构都非常巧妙，有机会再介绍现今主流的一些典型结构。现在我们先来简单介绍一下卷积神经网络的原理。为大家收集了10篇卷积神经网络的论文。

Szegedy_Going_Deeper_With_2015_CVPR_paper.pdf

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4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks.pdf

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1512.03385v1_Deep Residual Learning for Image Recognition.pdf

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1506.02025_Spatial Transformer Networks.pdf

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1506.01497v3_Faster R-CNN.pdf

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1504.08083_Fast R-CNN.pdf

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1412.2306v2_Deep Visual-Semantic Alignments for Generating Image Descriptions.pdf

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1409.1556v6_VERY DEEP CONVOLUTIONAL Networks.pdf

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1406.2661v1_Generative Adversarial Nets.pdf

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1311.2901v3_Visualizing and Understanding Convolutional Networks.pdf

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1311.2524v5_R_CNN.pdf

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