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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡

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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(Convolutional Neural Networks, CNN)是一類包含卷積計算且具有深度結構的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(Feedforward Neural Networks),是深度學習(deep learning)的代表算法之一。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡具有表征學習(representation learning)能力,能夠按其階層結構對輸入信息進行平移不變分類(shift-invariant classification),因此也被稱為“平移不變人工神經(jīng)網(wǎng)絡(Shift-Invariant Artificial Neural Networks, SIANN)”。對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的研究始于二十世紀80至90年代,時間延遲網(wǎng)絡和LeNet-5是最早出現(xiàn)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡;在二十一世紀后,隨著深度學習理論的提出和數(shù)值計算設備的改進,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡得到了快速發(fā)展,并被應用于計算機視覺、自然語言處理等

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(Convolutional Neural Networks, CNN)是一類包含卷積計算且具有深度結構的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(Feedforward Neural Networks),是深度學習(deep learning)的代表算法之一。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡具有表征學習(representation learning)能力,能夠按其階層結構對輸入信息進行平移不變分類(shift-invariant classification),因此也被稱為“平移不變人工神經(jīng)網(wǎng)絡(Shift-Invariant Artificial Neural Networks, SIANN)”。對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的研究始于二十世紀80至90年代,時間延遲網(wǎng)絡和LeNet-5是最早出現(xiàn)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡;在二十一世紀后,隨著深度學習理論的提出和數(shù)值計算設備的改進,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡得到了快速發(fā)展,并被應用于計算機視覺、自然語言處理等收起

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