最近由于项目组需要,需要看一篇文献“Deep Learning from Temporal Coherence in Video”。本人也听过一些关于深度学习,CNN方面的报告,但是其实一直都是似懂非懂,完全不了解他们口中所说的CNN到底是个啥。说道卷积,是我的一个痛,当时在学习概率论与数理统计的时候,就怎么都不会算这个卷积,后来的什么实变函数,泛函分析,黎曼几何。。。等等在我心中留下过阴影的数学课程都有涉及到这个“卷积”,因此,骨子里我对CNN就是避而远之的,这也是一直以来,我没有自习去学习这个CNN的原因。

这次没办法了,也是被赶鸭子上架了,就好好去学学吧,比较幸运,搜的资料不多,自己也保存了一篇文章作为Deep Learning或者CNN的入门,这几天也比较忙,就没有重新整理了,既然是引用,这篇文章也就写成转载的了。下面直接上文章链接,保证各位入门的人一看便懂,反正我是这样的。。。

http://www.36dsj.com/archives/24006(技术向:一文读懂卷积神经网络)

可能需要一些BP神经网络方面的基础,各位可以参考UFLDL教程,那上面的第一章就讲神经网络讲的非常到位,反正我是轻松看懂了,这个教程也是我在神经网络方面的入门教程,不得不再啰嗦一下,真的非常基础和易懂,大家之家百度“UFLDL教程”或者看英文版的”UFLDL Tutorial"即可,也可中英文对比着看,个人觉得,搞学术还是要多多看看英文的材料。

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