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- 如何最简单、通俗地理解卷积神经网络？ - 知乎
一、笔记 0）卷积神经网络 (CNN)-结构 ① CNN结构一般包含这几个层： 输入层：用于数据的输入 卷积层：使用卷积核进行特征提取和特征映射 激励层：由于卷积也是一种线性运算，因此需要增加非线性映射 池化层：进行下采样，对特征图稀疏处理，减少数据运算量。 全连接层：通常在CNN的尾部进行
- 卷积神经网络和深度神经网络的区别是什么？ - 知乎
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网络，自然CNN也包含其中。原则上
- CNN（卷积神经网络）是什么？有何入门简介或文章吗？ - 知乎
想要了解一下CNN的原理及作用，还有实现方法。
- 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
- CNN卷积神经网络的始祖文是哪篇？ - 知乎
CNN这个名字最早是Yann LeCun在关于LeNet的论文 GradientBased Learning Applied to Document Recognition 中提出来的。 但明确提出利用CNN的结构，特征提取 --> 池化层（Pooling）--> 卷积 --> 分类 识别，的第一篇的论文应该是，福岛邦彦的 Neocognitron: A Self-organizing Neural Network Model for a Mechanism of Pattern Recognition Unaffected by
- 什么是卷积神经网络？ - 知乎
定义： 简而言之， 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks） 是一种深度学习模型或类似于人工神经网络的多层感知器，常用来分析视觉图像。卷积神经网络的创始人是着名的计算机科学家Yann LeCun，目前在Facebook工作，他是第一个通过卷积神经网络在 MNIST数据集 上解决手写数字问题的人。
- CNN、RCNN、YOLO等和Alexnet、VGG等的关系是什么？ - 知乎
看了深度学习的入门有些蒙圈。RCNN、fastRCNN、fasterRCNN、YOLO、SSD、YOLOv2是由CNN逐步发展而来的，Le…
- CNN（卷积神经网络）最早是哪一年提出，是如何发展的？ - 知乎
想了解CNN最早的原型是什么，是哪篇论文里提的，而后又是有哪些具有重大意义的论文？ 想追一追这些论文看…
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