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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。 CNN在图像领域取得了巨大的成功，其在NLP领域的尝试就变得自然而然，其中一个合理性就在于：卷积层具有局部特征提取的特性，继而可以考虑用来提取句子中类似n-gram的关键信息。 以下我们将介绍CNN在NLP领域中的几个经典网络结构。 3.1、TextCNN 3.1.1、简介 这篇文章中，讨论的Cross Entropy损失函数常用于分类问题中，但是为什么它会在分类问题中这么有效呢？我们先从一个简单的分类例子来入手。 1. 图像分类任务 我们希望根据图片动物的轮廓、颜色等特征，来预测动物的类别，有三种可预测类别：猫、狗、猪。假设我们当前有两个模型（参数不同.
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. 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上面进行Fusion以及Pooling通常会参考上面. 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卷积层可视化介绍 CNN可视化内容 1.CNN可视化 卷积神经网络（CNN）是深度学习中非常重要的模型结构，其广泛地用于图像处理，极大地提升了模型表现，推动了计算机视觉的发展和进步。
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。 1. 什么是CNN 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。 我们先来看卷积神经网络各个层级结构图： CNN 的确是从视觉皮层的生物学上获得启发的。 视觉皮层有小部分细胞对特定部分的视觉区域敏感。 Hubel 和 Wiesel 于 1962 年进行的一项有趣的试验详细说明了这一观点，他们验证出大脑中的一些个体神经细胞只有在特定方向的边缘存在时才能做出反应（即放电）。
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