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- 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。
- 能否对卷积神经网络工作原理做一个直观的解释？ - 知乎
上边的1~6节，讲述了CNN神经网络的正向传播过程。一句话复习一下：CNN的正向传播过程是从输入层开始，通过一系列的卷积层、激活函数、池化层，然后通过全连接层，最后经过softmax激活函数进行分类，并通过交叉熵损失来量化当前网络的优劣。
- CNN是不是一种局部self-attention？ - 知乎
我认为attention和CNN是“形似而神不似”，如果再给attention加个“self”前缀，那就又不太一样了。 首先说attention和CNN“形似”的问题。无论是attention机制还是CNN中的卷积（亦或是全连接），在实现层面看，都是以加权求和的模式对数据进行加工。
- CNN（卷积神经网络）是什么？有何入门简介或文章吗？ - 知乎
这是 CNN（卷积神经网络）工作方式的大体概述，下面是具体细节。生物学连接 首先介绍些背景。当你第一次听到卷积神经网络这一术语，可能会联想到神经科学或生物学，那就对了。可以这样说。CNN 的确是从视觉皮层的生物学上获得启发的。
- CNN（卷积神经网络）是什么？有何入门简介或文章吗？
最后不能仅停留在理论，通过一辆跑车的实例将前面介绍的理论串联起来，了解CNN到底是如何运行的。话不多说，开始正文。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。 1
- BBC CNN ABC FOX等这些全球新闻频道哪个可信度最高 . . .
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- 卷积神经网络和深度神经网络的区别是什么？ - 知乎
先来一个省流版回答：卷积神经网络（CNN）只是深度神经网络（DNN）家族中的一员，其处理数据（如图像）的核心方式是卷积操作，因此而得名。而深度神经网络不是某一种网络，而是一个统称，它可以是任何结构的神经网络，自然CNN也包含其中。
- 有哪些好看的CNN模型画法？ - 知乎
主要是论文中使用的。看上去精简的。个人理解和简单总结 根据上面一些经典的CNN结构图和大神们paper里面的CNN模型图，可以看出大家还是在参考经典CNN结构的基础上作出自己的一些变化：例如Cold Start paper模仿ZF-net的图，我们Pooling the Convolutional paper和视频分析的很多paper参考Two-Stream的图，在layer
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