深度残差网络上

进入2018，我们开始思考怎样为大家提供更加多元且有趣的内容。机缘巧合，我们找到了几位志同道合的小伙伴们。大家逐渐会在一度AI上看到形式与文风更多样的精彩内容。

今天，我们首先带来 “随波竺流” 深度学习视频讲解系列第一期 "Deep Residual Networks"(深度残差网络)【上】 。

"Deep Residual Networks"一经提出，便在深度学习领域引起了极大的关注，是继2012 年 Hinton 提出 Alex Network 以来深度学习领域最重大的突破之一。

在"Deep Residual Networks"视频系列中，“BoBo”将从理论到实战，全面为大家解析这一经典的深度卷积神经网络。

“随波竺流”深度学习讲解视频系列会在一度AI和 "随波竺流"个人公众号、知乎同步同步推出，欢迎大家关注一度AI和"BoBo"的个人公众号：follow_bobo、知乎账号：蒋竺波，阅读 "BoBo" 的更多原创内容。

文案：随波竺流

编辑：Paul

He Kaiming 大神

大家好，我是第一行

こんにちは皆、私は2番目のラインです

Η φράση που είπα δεν σχετίζεται καθόλου με αυτό το άρθρο

ሃ ሃ ሃ ሃ ha

Es ist egal, du musst übersetzen

大家去翻译吧，看完之后，你会回来！

打我的￣ω￣=

我们今天要讲的，就是大名鼎鼎的残差网络----Residual Network

它有多大名鼎鼎

大概有

这么大！！！

这期我们主要讲残差网络中残差模块的作用，废话不多说，我们直接上视频！！！

由于这是我第一次做视频教学

抱歉

我不接受任何形式的反驳(艹皿艹)

那是不可能的，人家超级谦虚的啦（中国台湾腔）

(｀・ω・´)

由于权当交流学习

希望各位大大们

多多打赏

点赞

转发。。

不是～

请多多提出各种意见ヽ(￣￣)ﾉ

这是上期，你们可能永远猜不到我是什么情况下完成这个视频的

下期告诉你们

下期主要讲从论文到代码实现Resnet,特别适合有一点基础的初学者

已经录好了，不会跳票的！！！

下面是视频中的PPT

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