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Deep Learning Basics and CNN: An English Literature Review on DNN

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简介：
本论文为英文文献综述，系统性地介绍了深度学习的基本概念及CNN（卷积神经网络），并对DNN（深度神经网络）进行了深入探讨。 Deep learning, particularly Convolutional Neural Networks (CNN), is a well-regarded topic in the field of artificial intelligence. This article provides an introduction to the fundamentals of deep learning and delves into how CNNs are utilized within this framework. It serves as a valuable resource for understanding these complex yet powerful techniques used in machine learning applications.

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  • Deep Learning Basics and CNN: An English Literature Review on DNN
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    本论文为英文文献综述，系统性地介绍了深度学习的基本概念及CNN（卷积神经网络），并对DNN（深度神经网络）进行了深入探讨。 Deep learning, particularly Convolutional Neural Networks (CNN), is a well-regarded topic in the field of artificial intelligence. This article provides an introduction to the fundamentals of deep learning and delves into how CNNs are utilized within this framework. It serves as a valuable resource for understanding these complex yet powerful techniques used in machine learning applications.
     
  • Deep Learning (Series on Adaptive Computation and Machine Learning)...
    优质
    《深度学习》是麻省理工出版社自适应计算与机器学习系列的一部分，该书全面介绍了人工神经网络和深度学习模型及其应用，为研究人员和从业者提供了宝贵的资源。 《深度学习》（适应性计算与机器学习系列）最新中文版。
     
  • Deep Learning (Series on Adaptive Computation and Machine Learning)...
    优质
    《深度学习》是麻省理工学院出版社“自适应计算与机器学习系列”中的一部重要著作，系统阐述了深度学习领域的核心理论和技术。 Deep Learning (Adaptive Computation and Machine Learning series) is authored by Ian Goodfellow, a Research Scientist at OpenAI; Yoshua Bengio, Professor of Computer Science at the Université de Montréal; and Aaron Courville, Assistant Professor of Computer Science at the Université de Montréal.
     
  • An Intro to Statistical Learning (English and Chinese Edition)
    优质
    《统计学习导论》是一本介绍统计学与机器学习核心概念及方法的英文著作，并附有中文翻译版。适合初学者和专业人士阅读。 《统计学习导论：基于R应用》是介绍机器学习入门的经典书籍，提供英文版和中文版两个版本。这本书非常适合初学者使用，涵盖了广泛的主题，并通过实际案例帮助读者理解复杂的概念。书中还提供了大量的练习题以及数据集供读者实践和巩固所学知识。
     
  • A Survey and Future Outlook on Deep Learning for Person Re-identification
    优质
    本文综述了深度学习在人员再识别领域的研究进展，并探讨了未来的研究方向和潜在挑战。 这是一篇关于《Deep Learning for Person Re-identification A Survey and Outlook》的中文翻译，逐句机翻后进行了人工校正，整篇翻译耗时几天时间，希望对你有所帮助。
     
  • Modern Deep Learning from an Equilibrium Perspective.pdf
    优质
    本文从平衡视角探讨现代深度学习理论与实践，分析其内在稳定性机制，并提出新的优化算法以提升模型性能。 深度学习是现代人工智能的核心驱动力之一，在模式识别与决策方面具有显著优势，并推动了多个领域技术的进步。然而，随着其成功应用的扩大，复杂性和成本也随之增加，主要体现在多层神经网络的设计上。 《Equilibrium Approaches to Modern Deep Learning》这篇论文提出了一个新的概念——深度均衡（DEQ）模型，挑战传统基于层层堆叠的深度学习范式。该模型的核心思想是将输出视为动态系统的固定点，从而实现了无层次的深度学习。尽管如此复杂且成本高昂的传统多层架构相比，这种新方法依然能在诸如语言建模和语义分割等高竞争性任务中保持高效并维持性能水平。 DEQ模型不仅带来新的机遇也带来了挑战：它揭示了传统堆叠层方案可能掩盖的一些潜在特性，并通过固定点求解算法使得训练过程更为轻量化。例如，在光流估计这类任务上，DEQ方法已经显示出超越现有技术的潜力，同时降低了计算资源的需求量。 这一创新性的模型在理论上和实践中都引起了关注：它引领了隐式深度学习的新研究领域，并且已经在NeurIPS 2020教程中进行了讨论。这表明，DEQ有可能成为构建下一代更可扩展、高效及准确度更高的深度学习系统的基础。 作者Shaojie Bai的研究得到了Robert Bosch GmbH, J.P. Morgan AI Ph.D.奖学金以及Intel的资助支持。其工作不仅在理论研究方面有所贡献，在实际应用中也开辟了新的可能性，涵盖了包括但不限于深度学习、机器学习、神经网络架构设计等领域。关键词包含隐式深层结构、固定点求解算法和序列建模等。 DEQ模型为未来的研究提供了一个全新的视角，有可能改变我们构建与理解深度学习系统的方式，并推动人工智能技术的进一步发展。未来的探索将致力于如何更好地利用这一平衡视角来打造更加高效且适应性强的深度学习架构。
     
  • An Overview of Deep Learning in Neural Networks
    优质
    本文综述了深度学习在神经网络中的应用与发展，涵盖了从基础理论到高级技术的全面内容。通过分析最新的研究趋势和实际案例，探讨了深度学习如何推动人工智能领域的进步，并展望未来的研究方向。 一篇关于神经网络深度学习方面的综述性文章，对深度学习初学者具有参考价值。该文全面介绍了神经网络的基本概念、发展历程以及当前的研究热点，并提供了大量实例来帮助读者理解和应用这些理论知识。此外，文章还探讨了未来可能的发展方向和挑战，为从事相关领域研究的人员提供了一定程度上的指导和支持。