CNN（卷积神经网络）介绍 - 知乎 - 知乎专栏
从上面的对话，我们知道CNN的全称是"Convolutional Neural Network"(卷积神经网络)。而神经网络是一种模仿生物神经网络（动物的中枢神经系统，特别是大脑）结构和功能的数学模型或计算模型。神经网络由大量的人工神经元组成，按不同的连接方式构建不同的网络。
卷积神经网络 - 百度百科
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一。
【深度学习】一文搞懂卷积神经网络（CNN）的原理（超详细）_ …
2023年9月25日 · 卷积神经网络（cnn）是一类包含卷积计算的前馈神经网络，专门用于图像处理等任务。cnn的设计基于图像任务中的平移不变性，也就是说图像中的对象在不同位置具有相同的含义。
机器学习算法之——卷积神经网络(CNN)原理讲解 - 知乎
cnn一个非常重要的特点就是头重脚轻（越往输入权值越小，越往输出权值越多），呈现出一个倒三角的形态，这就很好地避免了bp神经网络中反向传播的时候梯度损失得太快。 卷积神经网络cnn主要用来识别位移、缩放及其他形式扭曲不变性的二维图形。
如何最简单、通俗地理解卷积神经网络？ - 知乎
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。很大程度上，是由于CNN的基本组成部分与前馈神经网络有很紧密的关联，甚至可以说，CNN就是一种特殊的前馈神经网络。
CNN（卷积神经网络）是什么？有何入门简介或文章吗？ - 知乎
2016年11月16日 · 更为详细的 CNN 工作概述指的是你挑一张图像，让它历经一系列卷积层、非线性层、池化（下采样（downsampling））层和完全连接层，最终得到输出。 正如之前所说，输出可以是最好地描述了图像内容的一个单独分类或一组分类的概率。
一文搞懂卷积神经网络（CNN）的原理（超详细） - 文章 - 开发者 …
2024年6月25日 · 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种在计算机视觉领域取得了巨大成功的深度学习模型。 它们的设计灵感来自于生物学中的视觉系统，旨在模拟人类视觉处理的方式。
【综述】一文读懂卷积神经网络(CNN) - 知乎 - 知乎专栏
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一。本文旨在介绍CNN的基本概念…
[译] 以图像识别为例，关于卷积神经网络（CNN）的直观解 …
2023年6月11日 · 卷积神经网络（ConvNets 或 CNN）是 一类 神经网络（a category of Neural Networks）， 在图像识别和分类等领域已经证明非常有效。CNN 已经成功用于 人脸识别、物体和交通标志识别，机器人视觉，自动驾驶等等。下面看两个具体例子。
什么是卷积神经网络（CNN）？| IBM
卷积层是卷积神经网络 (cnn) 的核心构建块，负责执行大部分计算。它需要几个组件，包括输入数据、过滤器和特征图。假设输入是彩色图像，由三维的像素矩阵组成。这意味着，输入具有三个维度：高度、宽度和深度，对应于图像中的 rgb。
- 某些结果已被删除