DL基础学习计划 【深度学习系列】卷积神经网络CNN原理详解(一)——基本原理 【深度学习系列】PaddlePaddle之数据预处理 【深度学习系列】卷积神经网络详解(二)——自己手写一个卷积神经网络 【深度学习系列】用PaddlePaddle和Tensorflow进行图像分类 【深度学习系列】用PaddlePaddle和Tensorflow实现经典CNN网络GoogLeNet 【深度学习系列】用PaddlePaddle和Tensorflow实现GoogLeNet InceptionV2/V3/V4

我想做的,是通过“ NN、 LeNet、 AlexNet、 VGGNet、 GoogleNet”的基本结构的实现,强化基础。
首先是资料的整理,然后是计划的提出。这里的基础学习是第一部分,后面我才能提出更详细准确的计划。在实现的过程中,不仅是juypter,我希望能够有原生代码,因为我需要做落地的。
然后,结合着paddle上的视频,特别是charlott77的视频来学习,并且做相应笔记。

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 【深度学习系列】PaddlePaddle之手写数字识别(10.23更新)这篇文章是开篇,重点在于手写网络,搞懂其中每一个部分。我需要补强Python方面能力,然后重现这里的例子。我应该是在PaddlePaddle和tf.keras上同步来做。

【深度学习系列】卷积神经网络CNN原理详解(一)——基本原理(11.1更新)

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