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深度学习是当前人工智能领域广泛使用的一种机器学习方法.深度学习对数据的高度依赖性使得数据需要处理的维度剧增，极大地影响了计算效率和数据分类性能.本文以数据降维为研究目标，对深度学习中的各种数据降维方法进行分析.在此基础上，以Caltech 101图像数据集为实验对象，采用VGG-16深度卷积神经网络进行图像的特征提取，以PCA主成分分析方法为例来实现高维图像特征数据的降维处理.在实验阶段，采用欧氏距离作为相似性度量来检验经过降维处理后的精度指标.实验证明：当提取VGG-16神经网络fc3层的4096维特征后，使用PCA法将数据维度降至64维，依然能够保持较高的特征信息.

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里面包含基于TensorFlow的mnist数据集卷积神经网络代码，从数据提取，到精度测试都有，适合初学者观看。

卷积神经网络的经典论文，包括LeNet、AlexNet、ResNet、YOLO、R-CNN、VGG16，作为引领卷积神经网络发展的论文，无论是深度学习小白，还是已经进入深度学习领域但还没有读过这些论文，都可以尝试着看看这些论文，从而体会前人的思想。

对卷积神经网络进行了详细介绍，包括卷积层操作、池化层、全连接层。其中，卷积层的运算过程介绍的十分详细，有动画进行演示，还介绍了一个卷积核的多通道卷积计算和多个卷积核的多通道卷积运算过程。适合作为教学素材，用来教学，也适合自我学习，加深对卷积神经网络(CNN)的理解。

《机器学习从入门到入职》深度学习的卷积神经网络算法代码框架用的是keras，数据集选用mnist手写字体识别

纽约大学《深度学习》2021课程全部放出 该课程自2021年春季开始由Yann LeCun与Alfredo Canziani等共同执教。 CDS发布了Yann LeCun的深度学习（DS-GA 1008）课程的所有材料，包括带英文字幕教学视频、书面讲义、课件以及带有PyTorch实现的可执行Jupyter Notebooks。 课程关注深度学习和表示学习的最新技术，重点关注有监督和无监督深度学习、嵌入方法、度量学习、卷积和循环网，以及在计算机视觉、自然语言理解和语音识别方面的应用。前提条件包括:DS-GA 1001数据科学入门或研究生水平的机器学习课程。

主要内容是采用DEAP数据集将脑电信号进行频域分段并提取其微分熵特征，为了充分利用空间特征，结合微分熵特征将其构建为一个三维脑电特征，输入到连续卷积神经网络，并最终取得了90.24%的准确率。 提出了一种脑电特征的三维输入形式，并将其输入到连续卷积神经网络中进行情感识别。三维输入的优点是在集成多个频带的微分熵特征的同时保留电极之间的空间特征。 ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「qq_3196288251」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/qq_45874683/article/details/121356408