想入门卷积神经网络，那就要从下面这几个角度入手：
- 1、基本概念
- 2、论文解读
- 3、模型结构与原理
- 4、模型实战
- 5、问题解答
1、基本概念
想了解卷积神经网络，就要了解卷积神经网络中涉及到的一些基本概念，了解这些概念的含义，还有具体的实现原理和实现方式。比如什么是卷积以及卷积的方式?什么是激活函数?激活函数都有哪些?了解了这些基本概念，才能更好地了解后面的模型。
2、论文解读
想了解卷积神经网络模型，要先认真阅读对应的论文，了解模型提出的背景，模型相关的其他模型，了解模型的基本结构，了解模型的实验数据，了解模型的特点，分析模型的优缺点等等。
3、模型结构与原理
了解完论文，就要根据论文内容，去分析模型的结构和原理，了解模型的结构，了解模型不同层的参数，通过结构去分析模型的特点，分析模型的优缺点，去和其他的模型进行比较。
4、模型实战
光了解理论是不行的，要能够复现模型，能够利用复现的模型进行模型训练，测试，甚至能够应用到自己的科研或者工作中。当然对于我们入门来说我们能够复现模型，能够进行模型训练和测试就可以啦!
5、问题解答
上面的四部分，我们就基本上能够对卷积神经网络有深刻了解了，当然也适用于其他领域的学习。
在上面四部分的学习中，我们会意识到一些问题，可能问题很小，但是我们也要想明白，比如卷积层运算过程中涉及到的尺寸问题?我们要自己去理解这些问题，不断地去填充，保证我们对卷积神经网络无死角学懂!
空口说，没有基础的朋友一定也听不懂，建议大家去B站看一下这个视频教程：
坚持刷完！《深度学习神经网络》入门到精通100讲，我悟了！CNN/RNN/GAN神经网络/人工智能/深度学习/计算机视觉/AI机器学习_哔哩哔哩_bilibili
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目录
一、人工智能免费视频课程和项目
二、人工智能必读书籍
三、人工智能论文合集
四、机器学习+计算机视觉基础算法教程
五、深度学习机器学习速查表（共26张）
学好人工智能，要多看书，多动手，多实践，要想提高自己的水平，一定要学会沉下心来慢慢的系统学习，最终才能有所收获。