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重磅干货，第一时间送达
经常会看到类似的广告《面试算法岗，你被要求复现论文了吗？》不好意思，我真的被问过这个问题。当然也不是所有面试官都会问，究其原因，其实也很好理解。企业肯定是希望自己的产品是有竞争力，有卖点的，市场上大部分都是基于开源的项目开发的，显然就没有优势。自己的研发能力，研发成本有限，那么最快的方式显然是迅速的从最新的论文中提取价值。
今天分享的内容就是关于如何复现网络架构的，主要是一些经典的网络架构，包括
AlexNet、VGG、GoogLeNet、MobileNet、ResNet（后续还会继续更新其他经典网络）
我简单的看了一下视频，预览一下主要的内容：
视频的主要目的教大家如何阅读一个CNN架构的论文，并应用这个模型。
方法：
作者小哥讲的挺认真的，不过咖喱味比较重，对于很多小伙伴可能很难接受。
这里提供了两个办法：
（1）小译同传（PC端）
可以实现对视频或声音进行实时的翻译，并显示字幕
《实时翻译软件》包含使用方法
（2）github项目中的描述
项目：https://github.com/Machine-Learning-Tokyo/CNN-Architectures/tree/master/Implementations
内容还是蛮详细的：
论文部分：
网络部分：
整体实现思路：
代码部分详解：
好了，今天分享的内容就这些啦，小伙伴记得点个在看或分享到朋友圈给你的好朋友哟
github项目：https://github.com/Machine-Learning-Tokyo/CNN-Architectures/tree/master/Implementations
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