DL之CNN(paper)：关于CNN(卷积神经网络)经典论文原文(1950~2018)简介、下载地址大全(非常有价值)之持续更新(吐血整理)

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导读       关于CNN，迄今为止已经提出了各种网络结构。其中特别重要的两个网络，一个是在1998年首次被提出的CNN元祖LeNet，另一个是在深度学习受到关注的2012 年被提出的AlexNet。这两个神经网络架构，在整个计算机视觉发展史上，都有着历史性变革的作用。       要想学好深度学习，一定要看原汁原味的论文！！！！

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1986《Learning representations by back-propagating errors》

1998《Gradient-Based Learning Applied to Documnet Recognition》

2006

2006《Neural Probabilistic Language Models》

2006《Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks》

2012《ImageNet Classification with Deep Convolutional  Neural Networks》

2013年

2013.11《Visualizing and Understanding Convolutional Networks》

2013.12《OverFeat: Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks》

2014年

2014.03.17《DeepFace: Closing the Gap to Human-Level Performance in Face Verification》

2014.09.12，《Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition》

2014.06《Deep Learning Face Representation from Predicting 10,000 Classes》

2014.06.10《Generative Adversarial Nets》

2014.09.17《Going Deeper with Convolutions》

2014.10 RNN《Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation  Tech report (v5)》

2015年

2015.《Going Deeper with Convolutions》

2015.04《VERY DEEP CONVOLUTIONAL  NETWORKS  FOR  LARGE-SCALE  IMAGE  RECOGNITION》

2015.04《Deep Visual-Semantic Alignments for Generating Image Descriptions》

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2015.04《Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional  Networks for Visual Recognition》

2015.06《Spatial Transformer Networks》

2015.09 《Fast R-CNN》

2015.12《Deep Residual Learning for Image Recognition》

2016年

2016.01《Faster R-CNN: Towards Real-Time ObjectDetection with Region Proposal Networks》

2016.05.09，《You Only Look Once:Unified, Real-Time Object Detection》

2016.05.20《R-FCN: Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks》

2016.12.25，《YOLO9000: Better, Faster, Stronger》

2016.12.29，《SSD：Single Shot MultiBox Detector》

2017年

2017.03.20，《Mask R-CNN》

2017.04.09，《Feature Pyramid Networks for Object Detection》

2017.08.27《Densely