大佬换女装，名画换脸，到底是怎么来的？

目前，机器学习已经在很多领域深耕发芽，走进了我们的日常生活。比如交管系统的车牌识别，门禁系统，火车站检票的人脸识别，购物网站的个性化推荐系统等等，方方面面都有AI的影子。

而深度学习应用的领域就更广泛了，比如前段时间火爆全网的大佬换女装，世界名画换脸，视频换脸等等，很多有趣的作品都跟深度学习有关。

而作为深度学习的代表算法之一，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）在计算机视觉、分类等领域上，都取得了当前最好的效果。

后来，基于深度神经网络和搜索树的智能机器人“AlphaGo”在围棋上击败了人类，这是CNN 给人们的一个大大的惊喜。一年后的 Master 则更是完虐了所有人类围棋高手，达到神一般的境界，人类棋手毫无胜机。

可以说，卷积神经网络是深度学习算法应用最成功的领域之一。

目前，CNN应用也十分广泛。例如Facebook用它进行自动的图像标签，google用它做照片检索，amazon用它做产品推荐，Pinterest用它做个性化家庭定制推送，Instagram用它搭建他们的搜索架构。

那么，基于CNN最经典也是最流行的应用应当是图像处理领域。而研读卷积神经网络的经典论文，对于学习和研究卷积神经网络必不可缺。

今天，给大家推荐一些资料，有论文、知识图谱。

这些论文大部分都发表在计算机视觉顶级学术会议上。这7份论文资料，100p以上的内容体量。建议收藏学习。

 01 resnet

02 CNN

03 batchnorm

04 alexnet

05 visualzing

06 resnet

07 yolo4

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