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
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})) 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
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。
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。
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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