原文：如何利用物理思想帮助机器“升维学习”？
卷积神经网络是个好东西，但它有什么弊端呢？
南风清雨    阅96
今天来聊一聊卷积操作的三大特点
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独家！阿里云人工智能首席科学家山景：不变性原理与人工智能实践
天道酬勤197102    阅244    转10
当深度学习遇上图： 图神经网络的兴起！
长沙7喜    阅118    转6
揭秘深度学习成功的数学原因：从全局最优性到学习表征不变性
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【图像分类】简述无监督图像分类发展现状
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卷积神经网络是如何实现不变性特征提取的？
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【机器学习系列博客】1. 维度的诅咒
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从神经网络说起：深度学习初学者不可不知的25个术语和概念（下）
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独家｜一文带你上手卷积神经网络实战（附数据集&学习资料）
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无需数学背景，读懂ResNet、Inception和Xception三大变革性架构
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一维卷积做序列模型，行为识别
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科普：如何用人工智能分辨出一个苹果？
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千万小时机器学习训练后，我从趟过的坑中学习到的 16 个技巧！
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神经网络变得轻松（第三部分）：卷积网络
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AI 科学家帮助发现新的物理学定律
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天文学家想破头的物理定律AI轻松解决 未来或揭开量子力学之谜
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DDD关键知识点整理汇总
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浅谈卷积神经网络及matlab实现
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一文看懂卷积神经网络操作原理
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用反卷积（Deconvnet）可视化和理解卷积网络
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GNN-图神经网络对分子表征的提升
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深度学习为什么需要那么多的数据？
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利用一种新的模型，一位天体物理学家发现，宇宙的行为可以在没有暗物质或暗能量的情况下进行解释
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