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- Transformer 和 cnn 是两条差异巨大的路径吗？ - 知乎
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，也有相同的地方， 金字塔 也有全局性， mask 也有局部性。 从效果上看，各有千秋，各有所长。 讨论巨大化的差异还是要有
- CNN（卷积神经网络）是什么？有何入门简介或文章吗？
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。 神经网络与仿生学 1 仿生学 神经网络 (Neural Network，NN)， 我们又叫做 人工神经网络 （Artificial Neural Network，ANN），之所以叫人工，是为了和生物的神经网络做区分，因为人工
- CNN模型合集 - 知乎
置顶 CNN模型合集 | 绪论与目录 本专栏总结了几乎所有重要的深度学习CNN网络模型，以总结式思路直击重点，涵盖了从1998年的LeNet到2019年的EfficientNet二十几种模型，建议从头开始学习，细细理解网络设计的思…
- 2025 年了，你还会用 RSS 吗？有哪些好的订阅源推荐？ - 知乎
1 RSS 的现状与未来 尽管在 2025 年，RSS 的使用率可能不如过去广泛，但它仍然是一个非常有用的工具，特别是对于那些希望高效获取信息的用户。 RSS 允许用户通过 RSS 阅读器（如 Feedly、Inoreader 等）订阅和管理多个网站的更新，避免了逐个访问网站的麻烦。 2 为什么我还会用 RSS？ 高效信息获取：RSS
- CNN，Transformer，MLP 三大架构的特点是什么？ - 知乎
CNN擅长处理图像数据，具有强大的特征提取能力；Transformer通过自注意力机制实现了高效的并行计算，适用于处理序列数据；而MLP则以其强大的表达能力和泛化能力，在多种类型的机器学习任务中都有应用。 1 CNN，Transformer，MLP 三大架构的特点是什么？ 2
- CNN卷积神经网络的始祖文是哪篇？ - 知乎
卷积神经网络 （CNN）的开创性工作可以追溯到 Yann LeCun 在 1998 年发表的论文，论文题目为：“Gradient-based learning applied to document recognition”。 这篇论文介绍了一种名为 LeNet-5 的卷积神经网络架构，主要应用于 手写数字识别 任务。
- 在 CNN 中，为什么要逐渐增加特征图的通道数？ - 知乎
为什么要增加特征通道数，因为这就是在提取特征，每个通道专注不同的特征，有的是专注边缘，有的专注纹理，有的专注形状；高层次的CNN特征，有的专注鼻子、有的专注眼睛。 这些东西，显然不是3个通道能容纳的，通道越多，能容纳的特征就越多。
- 卷积神经网络（CNN）详解 - 知乎
1 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）同时大量的参数也很快会导致网络过拟合。 而使用卷积神经网络可以很好地解决上面的三个问题。 与常规神经网络不
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