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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 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 在 CNN 中，为什么要逐渐增加特征图的通道数？ - 知乎 为什么要增加特征通道数，因为这就是在提取特征，每个通道专注不同的特征，有的是专注边缘，有的专注纹理，有的专注形状；高层次的CNN特征，有的专注鼻子、有的专注眼睛。 这些东西，显然不是3个通道能容纳的，通道越多，能容纳的特征就越多。 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。 CNN International Europe Empfang - Rundfunkforum Re: "CNN International Europe" Empfang von Nordi207 » Mi 5 Mai 2021, 20:14 Richtig, der Transponder mir CNN liegt im Frequenzbereich, der von anderen Geräten gestört wird Ich habe selbst mit neuem, dicken und mehrfach geschirmten Kabel Probleme CNN中，当图像经过卷积层时，通道数是怎么变化的？ - 知乎 计算机视觉 卷积 卷积神经网络（CNN） CNN中，当图像经过卷积层时，通道数是怎么变化的？ [图片] 新手提问：我明白最后两个维度代表的高和宽是通过上述公式得到的，但是第二个维度（图中用红笔圈出的），在经过卷积层时，是怎么改变的呢显示全部 关注者 8 能否对卷积神经网络工作原理做一个直观的解释？ - 知乎 足够通俗易懂了吧 下边关于CNN的讲解，是建立在你已经看过上边这篇文章的基础上哦！ 2 从军体拳到降龙十八掌：从前馈神经网络到CNN 许多初学者在深度学习的学习过程中，通常都会从学习卷积神经网络（Convolutional Neural Network, 简称CNN）开始。 CNN、RCNN、YOLO等和Alexnet、VGG等的关系是什么？ - 知乎 CNN，卷积神经网络，是以卷积为核心的一大类网络。 LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet，属于CNN。 RCNN、Fast RCNN、Faster RCNN、YOLO、YOLOv2、SSD，也属于CNN，但和2是另一条路线。 从肤浅的层面说，2和3的区别在于，2属于用于图像分类的CNN，3属于用于目标检测的CNN。 多层神经网络特征提取的特征最后到底是在提取什么？为什么说那玩意儿是特征？ - 知乎 小白求拯救谢邀，通俗来讲，MLP中的每一层可以认为是一种输入空间到输出空间的映射（每个神经元对应了一个 多项式运算），当一组数据在原空间中的分布 线性可分性 不好时，映射到另一个空间中（维度可能升高或者降低）时，就有可能具有强的线性可分性。然后再利用梯度下降的方法去优化 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

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