看了这7篇论文，你会完全掌握卷积神经网络！
【摘要】 目前，作为深度学习的代表算法之一，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）在计算机视觉、分类等领域上，都取得了当前最好的效果。后来，基于深度神经网络和搜索树的智能机器人“AlphaGo”在围棋上击败了人类，这是CNN 给人们的一个大大的惊喜。一年后的 Master 则更是完虐了所有人类围棋高手，达到神一般的境界，人类棋手毫无胜机。可以说，卷积神经网络...
目前，作为深度学习的代表算法之一，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）在计算机视觉、分类等领域上，都取得了当前最好的效果。
后来，基于深度神经网络和搜索树的智能机器人“AlphaGo”在围棋上击败了人类，这是CNN 给人们的一个大大的惊喜。一年后的 Master 则更是完虐了所有人类围棋高手，达到神一般的境界，人类棋手毫无胜机。
可以说，卷积神经网络是深度学习算法应用最成功的领域之一。
目前，CNN应用也十分广泛。例如Facebook用它进行自动的图像标签，google用它做照片检索，amazon用它做产品推荐，Pinterest用它做个性化家庭定制推送，Instagram用它搭建他们的搜索架构。
那么，基于CNN最经典也是最流行的应用应当是图像处理领域。而研读卷积神经网络的经典论文，对于学习和研究卷积神经网络必不可缺。
今天，给大家推荐一些资料，有论文、知识图谱。
7份经典学术论文
这些论文大部分都发表在计算机视觉顶级学术会议上。这7份论文资料，100p以上的内容体量。建议收藏学习。
01 resnet
02 CNN
03 batchnorm
04 alexnet
05 visualzing
06 resnet
07 yolo4
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