1. 引言
深度学习是人工智能领域的一个重要分支，近年来取得了显著的进展。为了帮助初学者和研究者更好地理解和应用深度学习，本文将介绍十大经典深度学习模型，并提供相应的免费下载讲义和图片集。
2. 十大经典深度学习模型
2.1 LeNet-5
LeNet-5是第一个成功应用于手写数字识别的卷积神经网络，由Yann LeCun等人于1998年提出。它由七个层次组成，包括两个卷积层、两个池化层和三个全连接层。
2.2 AlexNet
AlexNet是2012年ImageNet竞赛中夺冠的模型，它通过引入ReLU激活函数、Dropout和局部响应归一化等技术，实现了深度神经网络在图像分类任务上的突破。
2.3 VGGNet
VGGNet由牛津大学的Visual Geometry Group提出，其核心思想是使用小尺寸卷积核堆叠，并通过简单的网络结构实现深层网络。VGGNet在ImageNet竞赛中取得了优异的成绩。
2.4 GoogLeNet
GoogLeNet通过Inception结构实现了并行获取不同空间尺度上的抽象特征信息，解决了卷积核尺寸选择的问题，并在ImageNet竞赛中取得了当时的最佳成绩。
2.5 ResNet
ResNet通过引入残差连接，解决了深层网络中的梯度消失问题，实现了更深层次的网络结构。ResNet在ImageNet竞赛中取得了当时的最佳成绩。
2.6 Inception-v3
Inception-v3是Inception系列的第三个版本，它在Inception-v2的基础上进一步优化了网络结构，提高了模型的性能。
2.7 DenseNet
DenseNet通过引入密集连接，使得网络中的每一层都直接连接到前面的所有层，从而提高了网络的性能和效率。
2.8 MobileNet
MobileNet通过深度可分离卷积和深度卷积，实现了在移动设备上高效运行的网络结构。
2.9 EfficientNet
EfficientNet通过同时调整网络宽度、深度和分辨率，实现了在保持性能的同时，降低模型复杂度和计算量。
2.10 Transformer
Transformer是一种基于自注意力机制的深度学习模型，它在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了显著的成果。
3. 免费下载讲义和图片集
以下是十大经典深度学习模型的免费下载链接：
4. 总结
本文介绍了十大经典深度学习模型，并提供了相应的免费下载讲义和图片集。希望这些资源能够帮助您更好地理解和应用深度学习。