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- CNN（卷积神经网络）是什么？有何入门简介或文章吗？
CNN 全称是 Convolutional Neural Network，中文又叫做 卷积神经网络。 在详细介绍之前，我觉得有必要先对 神经网络 做一个说明。 神经网络与仿生学 1 仿生学 神经网络 (Neural Network，NN)， 我们又叫做 人工神经网络 （Artificial Neural Network，ANN），之所以叫人工，是为了和生物的神经网络做区分，因为人工
- 卷积神经网络 - 知乎
卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种常见的深度学习网络架构，受生物自然视觉认知机制启发而来。1959年，Hubel Wiesel发现了大脑视觉系统的、信息处理的分级架构。在20世纪末 [1]设计了卷积网络并将其应用于手写数字识别中后，卷积神经网络技术并没有取得研究人员的足够重视。受
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Part 1：图像识别任务 卷积神经网络，听起来像是计算机科学、生物学和数学的诡异组合，但它们已经成为计算机视觉领域中最具影响力的革新的一部分。
- 卷积神经网络（CNN）详解 - 知乎
1 卷积神经网络结构介绍 如果用全连接神经网络处理大尺寸图像具有三个明显的缺点： （1）首先将图像展开为向量会丢失空间信息； （2）其次参数过多效率低下，训练困难； （3）同时大量的参数也很快会导致网络过拟合。 而使用卷积神经网络可以很好地解决上面的三个问题。 与常规神经网络不
- 卷积神经网络和深度神经网络的区别是什么？ - 知乎
对卷积神经网络的研究始于二十世纪80至90年代，时间延迟网络和LeNet-5是最早出现的卷积神经网络；在二十一世纪后，随着深度学习理论的提出和数值计算设备的改进，卷积神经网络得到了快速发展，并被大量应用于计算机视觉、自然语言处理等领域 。
- 如何最简单、通俗地理解卷积神经网络？ - 知乎
⑨ 因此在CNN的卷积层，我们需要训练的参数就是卷积核矩阵的参数和偏置参数 (5×5+1)×3=78，卷积神经网络共享卷积核中的权值和附带的偏移，训练参数大大减少了。
- 深度学习笔试面试之卷积神经网络 (CNN) - 知乎
1 什么是CNN 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含 卷积 计算且具有深度结构的 前馈神经网络 （Feedforward Neural Networks），是 深度学习 （deep learning）的代表算法之一。 我们先来看卷积神经网络各个层级结构图：
- 卷积神经网络如何处理输入数据的维度问题？ - 知乎
卷积神经网络（CNN）通过使用卷积操作和池化操作来处理输入数据的维度问题。 卷积操作： 卷积核（也称为滤波器）是一个小的窗口，它在输入数据上滑动，并执行卷积操作。
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