2025年2月7日 · What is a convolutional neural network (CNN)? A Convolutional Neural Network (CNN) is a type of artificial neural network (ANN) that is specifically designed to handle image data. CNNs are inspired by the structure of the human visual cortex and have a hierarchical architecture that allows them to extract features from images at different scale

A convolutional neural network (CNN) is a regularized type of feedforward neural network that learns features by itself via filter (or kernel) optimization. This type of deep learning network has been applied to process and make predictions from many different types of data including text, images and audio. [ 1 ]

我们的CNN（convolutional neural network），主要就是通过一个个的filter，不断地提取特征，从局部的特征到总体的特征，从而进行图像识别等等功能。 那么问题来了 ，我们怎么可能去设计这么多各种各样的filter呀？

2023年11月14日 · A Convolutional Neural Network (CNN), also known as ConvNet, is a specialized type of deep learning algorithm mainly designed for tasks that necessitate object recognition, including image classification, detection, and segmentation.

2018年12月21日 · CNN一直以來是DL中最重要的一部份，CNN 在影像辨識中甚至可以超越人類辨識的精準度，把CNN的概念理解過一遍之後，會發現其實CNN是一個很直觀的 ...

2025年2月18日 · In deep learning, a convolutional neural network (CNN/ConvNet) is a class of deep neural networks, most commonly applied to analyze visual imagery. The cnn architecture uses a special technique called Convolution instead of relying solely on matrix multiplications like traditional neural networks.

卷积神经网络（CNN [Convolutional Neural Network]），是对采用 卷积核 （Convolutional Kernel），配合层叠网格结构构成的流水线，来进行特征提取的一类神经网络的统称。 该类型最为擅长抽象图片或更复杂信息的高维特征。 本部分来自作者的 Gitbook 的 4.7.1 节讲解： 仍以 AlexNet 为例，原工程示意图之前已有展示： 我们用它来做一个，基于 MINST 手写字母图像集的，简单字母分类识别模型。 如下所示： 可以发现，该模型在层级设计上，前半部分使用到了 …

2021年3月28日 · 关于CNN，迄今为止已经提出了各种网络结构。其中特别重要的两个网络，一个是在1998 年首次被提出的CNN元祖LeNet，另一个是在深度学习受到关注的2012 年被提出的AlexNet。这两个神经网络架构，在整个计算机视觉发展史上，都有着历史性变革的作用。

2022年7月16日 · 本文详细介绍了卷积神经网络（CNN）的模型结构，包括卷积层的卷积操作、卷积核的作用、计算流程，以及全连接网络、局部连接和权值共享的特点。 讲解了池化操作（最大池化和平均池化），输出层的全连接层与softmax层，以及经典的LeNet-5实例。 写在前面：看预测论文综述时，面临这样一个问题：很多DL的方法只是会简单运用，却不是特别了解其详细原理，故针对CNN、RNN、LSTM、AutoEncoder、RBM、DBN以及DBM分别做一些简单总结，以达到 …

2024年12月30日 · 卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种专为处理具有网格结构数据（如图像）设计的深度学习模型。CNN通过引入卷积层、池化层等独特的操作，能够有效提取局部特征，并通过层级特征抽象逐步构建对复杂数据的理解。