这些加粗名词将会在下文详细解释。 cnn 图1 某个stage内cnn工作原理 图1显示的是cnn的基础结构，现在大型深层的卷积神经网络 (cnns, 请注意这里是复数)通常由多个上述结构前后连接、层内调. Cnn 是硬件局限下的产物 cnn主要处理图像数据，t主要处理序列数据 cnn， mlp，t 资源有限就简化mlp 资源无限就堆叠mlp 从理论性质的角度，有差异的地方，例如全局性和局部性，也有相同的地. Cnn 全称是 convolutional neural network，中文又叫做 卷积神经网络。 在详细介绍之前，我觉得有必要先对 神经网络 做一个说明。
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Part 1：图像识别任务 卷积神经网络，听起来像是计算机科学、生物学和数学的诡异组合，但它们已经成为计算机视觉领域中最具影响力的革新的一部分。神经网络在 2012 年崭露头角，alex krizhevsky.
卷积神经网络结构介绍 如果用全连接神经网络处理大尺寸图像具有三个明显的缺点： （1）首先将图像展开为向量会丢失空间信息； （2）其次参数过多效率低下，训练困难； （3）同.
