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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。
- 什么是卷积神经网络？为什么选择卷积神经网络？ - 知乎
卷积神经网络 （Convolutional Neural Network，CNN）是一类专门用于处理具有网格结构数据的深度学习模型，广泛应用于计算机视觉任务。CNN 的设计灵感来自生物学中对动物视觉系统的理解，尤其是 感受野 和 权值共享 的概念。 主要要理解 卷积层。 卷积层是 CNN 的核心。它通过卷积操作检测图像中的特征
- 卷积神经网络和深度神经网络的区别是什么？ - 知乎
近 6000 字长文梳理深度神经网络结构。 先来一个省流版回答：卷积神经网络（CNN）只是深度神经网络（DNN）家族中的一员，其处理数据（如图像）的核心方式是卷积操作，因此而得名。而深度神经网络不是某一种网络，而是一个统称，它可以是任何结构的神经网络，自然CNN也包含其中。原则上
- 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。
- 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
- CNN（卷积神经网络）、RNN（循环神经网络）、DNN（深度神经网络）的内部网络结构有什么区别？ - 知乎
图4一个典型的卷积神经网络结构，注意到最后一层实际上是一个全连接层（摘自Theano教程） 在这个例子里，我们注意到 输入层到隐含层的参数瞬间降低到了100*100*100=10^6个！
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