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2020年4月27日 · 神经网络 (neual networks)是人工智能研究领域的一部分，当前最流行的神经网络是深度卷积神经网络 (deep convolutional neural networks, CNNs)，虽然卷积网络也存在浅层结构，但是因为准确度和表现力等原因很少使用。. 目前提到CNNs和卷积神经网络，学术界和工业 ...
2016年11月16日 · 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 ...
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 ...
从广义上来说，NN（或是更美的DNN）确实可以认为包含了CNN、RNN这些具体的变种形式。. 在实际应用中，所谓的深度神经网络DNN，往往融合了多种已知的结构，包括卷积层或是LSTM单元。. 但是就题主的意思来看，这里的DNN应该特指全连接的神经元结构，并不包含卷 ...
被浏览. 413,040. 余霆嵩. 保持对世界的好奇与敬畏之心！. 问题发布与2016年6月22日，当时打算对CNN做个深入了解，看看CNN前世今生。. 谁知搜索引擎不太给力，于是打算到知乎请教各位大神，数日未果。. 本都忘记了这个问题了，昨天碰巧还有大神给回答了，尤其 ...
1 人赞同了该回答. 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。. 这个工作标志 ...
16 人赞同了该回答. 近年来，CNN的新网络结构层出不穷，在原始的LeNet的基础上，发展出了AlexNet，是一个历史突破。. 在AlexNet的基础上，随着 网络层数 的继续加深，发展出了VGG16、VGG19、MSRANet等等。. 通过增强卷积模块的功能，发展出了Network in Network（NiN ...
