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卷积网络（CNN）是一类尤其适合计算机视觉应用的神经网络，因为它们能使用局部操作对表征进行分层抽象。.有两大关键的设计思想推动了卷积架构在计算机视觉领域的成功。.第一，CNN利用了图像的2D结构，并且相邻区域内的像素通常是高度相关的。.因此...
94页论文综述卷积神经网络：从基础技术到研究前景.卷积神经网络（CNN）在计算机视觉领域已经取得了前所未有的巨大成功，但我们目前对其效果显著的原因还没有全面的理解。.2018年3月，约克大学电气工程与计算机科学系的IsmaHadji和RichardP.Wildes发表了...
94页论文综述卷积神经网络：从基础技术到研究前景华为云官方博客09-0414591引言1.1动机过去几年来，计算机视觉研究主要集中在卷积神经网络（常简称为ConvNet或...
卷积神经网络（CNN）在计算机视觉领域已经取得了前所未有的巨大成功，但我们目前对其效果显著的原因还没有全面的理解。2018年3月，约克大学电气工程与计算机科学系的IsmaHadji和RichardP.Wildes发表了论文《WhatDoWeUnderstandAbout...
94页论文综述卷积神经网络：从基础技术到研究前景.大数据v2018-04-1100:00:001147收藏3.导读：卷积神经网络（CNN）在计算机视觉领域已经取得了前所未有的巨大成功，但我们目前对其效果显著的原因还没有全面的理解。.近日，约克大学电气工程与计算机科学...
1引言1.1动机过去几年来，计算机视觉研究主要集中在卷积神经网络（常简称为ConvNet或CNN）上。这些工作已经在广泛的分类和回归任务上实现了新的当前最佳表现。相对而言，尽管这些方法的历史可以追溯到多年前，但对这些系统得到出色结果的方式的理论理解还很滞后。
本文对该论文进行了摘要式的编译，更详细的信息请参阅原论文及其中索引的相关文献。1引言1.1动机过去几年来，计算机视觉研究主要集中在卷积神经网络（常简称为ConvNet或CNN）上。这些工作已经在广泛的分类和回归任务上实现了新的当前最佳表现。
94页论文综述卷积神经网络：从基础技术到研究前景.HWCloudAI发表于2019/09/0309:49:59.2019/09/03.【摘要】1引言1.1动机过去几年来，计算机视觉研究主要集中在卷积神经网络（常简称为ConvNet或CNN）上。.这些工作已经在广泛的分类和回归任务上实现了新的当前...
本文对该论文进行了摘要式的编译，更详细的信息请参阅原论文及其中索引的相关文献。1引言1.1动机过去几年来，计算机视觉研究主要集中在卷积神经网络（常简称为ConvNet或CNN）上。这些工作已经在广泛的分类和回归任务上实现了新的当前最佳表现。
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