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- 【综述】一文读懂卷积神经网络 (CNN) - 知乎
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。本文旨在介绍CNN的基本概念…
- 详解卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs） 卷积神经网络是专门用来处理具有网格结构输入的神经网络，例如图像（2D网格），声音信号（1D网格）等。
- 【深度学习】深入解析卷积神经网络（CNNs） - 掘金
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）是深度学习领域中一种极为重要的算法，尤其在计算机视觉任务中表现出色。 CNNs 模拟人类视觉系统，通过多层的卷积操作提取特征，最终实现对图像的分类、识别等任务。
- Convolutional neural network - Wikipedia
CNNs are the de-facto standard in deep learning-based approaches to computer vision [2] and image processing, and have only recently been replaced—in some cases—by newer deep learning architectures such as the transformer
- 卷积神经网络_百度百科
卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），广泛应用于图像识别和视觉任务，是深度学习中的核心模型之一。它通过卷积层、池化层和全连接层的层级结构，自动提取输入数据的局部特征，逐步压缩信息，减少冗余，并提升泛化能力。CNN 模仿生物视觉
- Introduction to Convolution Neural Network - GeeksforGeeks
CNNs are widely used in computer vision applications due to their effectiveness in processing visual data CNNs consist of multiple layers like the input layer, Convolutional layer, pooling layer, and fully connected layers
- 卷積神經網路 Convolutional Neural Networks · 資料科學・機器・人
CNN 又被稱為 CNNs 或 ConvNets，它是目前 深度神經網路 （deep neural network）領域的發展主力，在圖片辨別上甚至可以做到比人類還精準的程度。
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