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Company News:

Transformer 和 cnn 是两条差异巨大的路径吗？ - 知乎
cnn 是硬件局限下的产物 cnn主要处理图像数据，T主要处理序列数据 cnn， MLP，T 资源有限就简化MLP 资源无限就堆叠MLP 从理论性质的角度，有差异的地方，例如全局性和局部性，也有相同的地方，金字塔也有全局性， mask 也有局部性。从效果上看，各有千秋，各有所长。讨论巨大化的差异还是要有
CNN模型合集 - 知乎
置顶 CNN模型合集 | 绪论与目录本专栏总结了几乎所有重要的深度学习CNN网络模型，以总结式思路直击重点，涵盖了从1998年的LeNet到2019年的EfficientNet二十几种模型，建议从头开始学习，细细理解网络设计的思…
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
2025 年了，你还会用 RSS 吗？有哪些好的订阅源推荐？ - 知乎
在2025年，仍然有不少人会选择使用RSS，原因如下： - 自主掌控信息：用户可完全自主选择订阅源，摆脱算法推荐的干扰，精准获取自己真正感兴趣的内容。 - 隐私保护较好：无需登录或提供个人信息即可订阅，减少了个人数据被收集和滥用的风险。 - 内容整合高效：能将多个网站的内容聚合到一个
CNN（卷积神经网络）是什么？有何入门简介或文章吗？ - 知乎
CNN 的确是从视觉皮层的生物学上获得启发的。视觉皮层有小部分细胞对特定部分的视觉区域敏感。 Hubel 和 Wiesel 于 1962 年进行的一项有趣的试验详细说明了这一观点，他们验证出大脑中的一些个体神经细胞只有在特定方向的边缘存在时才能做出反应（即放电）。
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
深度学习之目标检测的前世今生（Mask R-CNN） - 知乎
前段时间做了关于mask R-CNN的的文献阅读交流，但是由于mask R-CNN的思想是基于下图的这样的思想，一步步改进的。所以就想写一篇关于目标检测的这样的一个发展里程与其基本思想的变化，帮大家整理梳理一下目标检…
CNN，Transformer，MLP 三大架构的特点是什么？ - 知乎
CNN擅长处理图像数据，具有强大的特征提取能力；Transformer通过自注意力机制实现了高效的并行计算，适用于处理序列数据；而MLP则以其强大的表达能力和泛化能力，在多种类型的机器学习任务中都有应用。 1 CNN，Transformer，MLP 三大架构的特点是什么？ 2
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卷积神经网络的始祖文是哪篇？ - 知乎
卷积神经网络（CNN）的开创性工作可以追溯到 Yann LeCun 在 1998 年发表的论文，论文题目为：“Gradient-based learning applied to document recognition”。这篇论文介绍了一种名为 LeNet-5 的卷积神经网络架构，主要应用于手写数字识别任务。