lstm-char-cnn, 基于CNN的LSTM语言模型 基于的字符识别神经语言模型论文字符识别神经语言模型 ( AAAI 2016 )的代码。基于字符输入的神经语言模型( NLM ) 。 预测仍在单词级别进行。 模型采用卷积神经网络( CNN ) 作为输入，作为长周期记忆( LSTM )

2014 ECCV 深度学习卷积神经网络开始之作，CNN可视化，介绍了CNN不同层的作用及特征图的可视化，2011 ICCV 可视化反卷积论文

卷积神经网络的经典论文，包括LeNet、AlexNet、ResNet、YOLO、R-CNN、VGG16，作为引领卷积神经网络发展的论文，无论是深度学习小白，还是已经进入深度学习领域但还没有读过这些论文，都可以尝试着看看这些论文，从而体会前人的思想。

cnn卷积神经网络的八篇最经典论文 AlexNet：NIPS-2012-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks-Paper VGG：Very-Deep-Convolutional-Networks-for-Large-Scale-Image-Recognition NIN：network-in-network ResNet：Deep-Residual-Learning-for-Image-Recognitio