卷积神经网络资料汇总

初学者一看卷积神经网络，很可能会被它的表面上的复杂度吓到。有时候，并不是所学的知识难，而是作者讲得不够通俗易懂。下面是本人学习卷积神经网络的时候那些通俗易懂的资料的汇总卷积就

一个小建议：学习卷积神经网络之前先看一下什么是全连接神经网络。可以在http://playground.tensorflow.org这里直观感受一下。

从直观上感受一下卷积神经网络。
- 2D ：http://scs.ryerson.ca/~aharley/vis/conv/
- 3D： http://scs.ryerson.ca/~aharley/vis/conv/
  温馨提示：使用鼠标右键可以移动里面的物体。
通俗易懂的比较全面的解说，英文： CS231 。这篇文章更多地讲卷积神经网络“是什麽”，而不是深入讲“问什么”。比较适合初学者。
英文，进一步详细地讲卷积神经网络，图文并茂。http://cs231n.github.io/convolutional-networks/
英文，这篇文章结合使用数学公式来讲解卷积神经网络。http://andrew.gibiansky.com/blog/machine-learning/convolutional-neural-networks/
卷积神经网络工作原理直观的解释](https://www.zhihu.com/question/39022858/answer/194996805)，中文，这个文章的图片真的是画得好好。本人看了这篇文章之后才明白如何计算卷积神经网络的参数的。他在知乎上面还有一系列深度学习的文章，本人还没细看。
LeNet (1990s)，最初的描述和实现卷积神经网络的方法。
AlexNet (2012)，论文链接：https://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks.pdf
ZF Net (2013) 　https://arxiv.org/abs/1311.2901
GoogLeNet (2014) Going Deeper with Convolutions， https://arxiv.org/abs/1409.4842
VGGNet (2014) http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/research/very_deep/
ResNets (2015) – Residual Network，论文链接：https://arxiv.org/abs/1512.03385
Densely Connected Convolutional Networks， DenseNet (2016) 论文链接： https://arxiv.org/abs/1608.06993，　实现源码：https://github.com/liuzhuang13/DenseNet

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