今天我们该将第二个，深度卷积神经网络（DeepCNN）。...DeepCNN DeepCNN即是深度卷积神经网络，就是有大于1层的卷积网络，也可以说是多层卷积网络（Multi_Layer_CNN，咳咳，我就是这么命名滴！）
对应的代码： CNN：https://github.com/bamtercelboo/cnn-lstm-bilstm-deepcnn-clstm-in-pytorch/blob/master/models.../model_CNN.py DCNN：https://github.com/bamtercelboo/cnn-lstm-bilstm-deepcnn-clstm-in-pytorch/blob/master.../models/model_DeepCNN.py 2.13 Deconvolutional networks (DN) 去卷积网络，又叫逆图形网络，是一种逆向的卷积神经网络。...对应的代码： https://github.com/bamtercelboo/cnn-lstm-bilstm-deepcnn-clstm-in-pytorch/blob/master/models/model_GRU.py...对应的代码： BiRNN：https://github.com/cstghitpku/cnn-lstm-bilstm-deepcnn-clstm-in-pytorch/tree/master/models
})) writer.write(example.SerializeToString()) writer.close() def DeepCNN...train_step def TrainData(filename): #组建模型 x,y,y_conv,keep_prob,accuracy,cross_entropy,train_step = DeepCNN...label'] return image, label def TestData(filename): #组建模型 x,y,y_conv,keep_prob,_,_,_ = DeepCNN
3 这种小kernel ，也可以采用 Residual 连接等方式来提升其性能，而卷积神经网络的层数、滤波器个数等都会显著影响整个模型的建模能力，在不同规模的语音训练数据库上，百度需要采用不同规模的 DeepCNN...因此，百度认为：1)在模型结构中，DeepCNN 帮助模型具有很好的在时频域上的平移不变性，从而使得模型更加鲁棒(抗噪性);2)在此基础上，DeepLSTM 则与 CTC 一起专注于序列的分类，通过 LSTM...3)在 DeepCNN 研究中，其卷积结构的时间轴上的感受野，以及滤波器的个数，针对不同规模的数据库训练的语音识别模型的性能起到了非常重要的作用。...5)基于DeepCNN 的端对端语音识别引擎，也在一定程度上增加了模型的计算复杂度，通过百度自研的硬件，也使得这样的模型能够为广大语音识别用户服务。
算法业界领先 基于多种序列神经网络结构（LSTM、Attention Model、DeepCNN），采用 Multitask 训练方法，结合T/S方式，在通用以及垂直领域有业内领先的识别精度。
其中，深度学习在脑电图分类方面表现突出[69]，如EEGNet[47]、DeepCNN[73]、ShallowCNN[73]和TIDNet[44]用于EEG分类，SeizureNet用于基于EEG的癫痫识别...在P300诱发电位检测、反馈错误相关负性检测和运动想象分类三种不同的BCI范式中，他们成功地对EEGNet[47]、DeepCNN和ShallowCNN[73]三种CNN分类器进行了白盒、灰盒和黑盒非目标逃逸攻击...实验结果表明，该方法在三种脑机接口范式(P300、反馈错误相关负性和运动想象)中的EEGNet、ShallowCNN和DeepCNN分类器上均有效。
Demo Site: https://github.com/bamtercelboo/cnn-lstm-bilstm-deepcnn-clstm-in-pytorch （一） Pytorch简述 Pytorch
2016年2月，百度将DeepCNN应用于语音识别研究，使用了VGGNet，以及包含Residual连接的深层CNN等结构，并将LSTM和CTC的端对端语音识别技术相结合，使得识别错误率相对下降了10%
deepCNN能够层次化的特征，而且因为池化的作用，会产生金字塔形的特征，具有一种内在的多尺度。但是问题在于，高分辨率的map（浅层）具有low-level的特征，所以浅层的目标识别性能较弱。
其中，深度学习在脑电图分类方面表现突出[13]，如EEGNet[14]、DeepCNN[15]、ShallowCNN[15]和TIDNet[16]用于EEG分类，SeizureNet用于基于EEG的癫痫识别...在P300诱发电位检测、反馈相关负波检测和运动想象分类三种不同的BCI范式中，他们成功地对EEGNet[14]、DeepCNN和ShallowCNN[15]三种CNN分类器进行了白盒、灰盒和黑盒非目标逃逸攻击...实验结果表明，该方法在三种脑机接口范式（P300、反馈错误相关负性和运动想象）中的EEGNet、ShallowCNN和DeepCNN分类器上均有效。
详解文本分类之多通道CNN的理论与实践 详解文本分类之DeepCNN的理论与实践 资源 | 邓力、刘洋等合著的这本NLP经典书籍之情感分析中文版 资源 | 有没有必要把机器学习算法自己实现一遍？
YOLO是一个基于DeepCNN的目标检测算法， 由75个卷积层组成，其中使用卷积代替池化进行下采样，防止pooling带来的信息丢失问题。
Google在2017年12月发布的端到端语音识别系统（State-of-the-art Speech Recognition With Sequence-to-Sequence Models），引入DeepCNN
VBPR(Visual Bayesian Personalized Ranking) 使用DeepCNN从产品的图片中提取4096维特征向量 后，经过特征转换矩阵映射到协同过滤的Embedding
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