深度学习论坛 - 卷积神经网络论文精选

卷积神经网络（CNN）是深度学习领域中的一种重要模型，它在图像识别、物体检测、图像分割等领域有着广泛的应用。以下是一些关于CNN的精选论文，供您参考。

论文列表

1. AlexNet

   • 简介：AlexNet是第一个在ImageNet图像分类比赛中取得显著成果的卷积神经网络。
   • 链接：AlexNet 论文

2. VGGNet

   • 简介：VGGNet通过简单的卷积和池化层堆叠，实现了深度和宽度的增加，提高了网络的表达能力。
   • 链接：VGGNet 论文

3. GoogLeNet

   • 简介：GoogLeNet引入了Inception模块，通过多尺度卷积和池化层，实现了更高效的计算。
   • 链接：GoogLeNet 论文

4. ResNet

   • 简介：ResNet通过引入残差学习，解决了深度网络训练中的梯度消失问题，实现了更深层的网络结构。
   • 链接：ResNet 论文

5. DenseNet

   • 简介：DenseNet通过密集连接的方式，使得网络中的每个层都能接收来自前面所有层的输入，提高了网络的表达能力。
   • 链接：DenseNet 论文

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卷积神经网络的核心思想是通过卷积层提取图像特征，以下是一些卷积操作的示例。

更多资源

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希望这些内容对您有所帮助！