如何最简单、通俗地理解卷积神经网络？ - 知乎
0）卷积神经网络(cnn)-结构. ① cnn结构一般包含这几个层： 输入层：用于数据的输入; 卷积层：使用卷积核进行特征提取和特征映射; 激励层：由于卷积也是一种线性运算，因此需要增加非线性映射; 池化层：进行下采样，对特征图稀疏处理，减少数据运算量。
有哪些好看的CNN模型画法？ - 知乎
2017年7月16日 · 在这里我想补充一点，我们在网上看到的大量 CNN 架构是许多因素的结果——改进的计算机硬件、ImageNet 竞争、解决特定任务、新想法等等。
时间序列预测很火的一维CNN+LSTM结构，CNN和LSTM之间该如 …
时间序列预测很火的cnn+lstm结构，cnn和lstm之间该如何连接？很多论文都没有说清楚，是应该对cnn输出的所…
CNN（卷积神经网络）、RNN（循环神经网络）、DNN（深度神经 …
图2缩减版的深度残差学习网络，仅有34层，终极版有152层，自行感受一下. 如图1所示，我们看到全连接dnn的结构里下层神经元和所有上层神经元都能够形成连接，带来的潜在问题是参数数量的膨胀。
神经网络的经典结构是怎么设计出来的？ - 知乎
cnn结构演变总结（一）经典模型. cnn结构演变总结（二）轻量化模型. 前言： 前两篇对一些经典模型和轻量化模型关于结构设计方面的一些创新进行了总结，在本文将对前面的一些结构设计的原则，作用进行总结。
多任务 CNN 的架构有哪些常见的设计方法？ - 知乎
2024年1月27日 · 知乎，中文互联网高质量的问答社区和创作者聚集的原创内容平台，于 2011 年 1 月正式上线，以「让人们更好的分享知识、经验和见解，找到自己的解答」为品牌使命。知乎凭借认真、专业、友善的社区氛围、独特的产品机制以及结构化和易获得的优质内容，聚集了中文互联网科技、商业、影视 ...
如何设计CNN结构？ - 知乎
较为系统的方法来指导设计CNN结构，那些优秀的网络结构都是启发式尝试出来的吗？还是有一套方法论呢？
CNN（卷积神经网络）、RNN（循环神经网络）、DNN（深度神经 …
0. 这篇文章干了啥？ 这篇文章提出了XFeat：一种新颖的卷积神经网络（CNN）架构，使用精心设计的策略进行关键点检测和局部特征提取，以尽量减少计算占用，同时保持鲁棒性和准确性。
CNN 网络应该如何设计？ - 知乎
2018年5月29日 · 如果自己要设计一个网络，卷积核的大小应该如何考虑呢？我看到大多数的卷积核都是奇数的，为什么很少有4*…
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 · 一个典型的 cnn 结构看起来是这样的： 输入→卷积→ReLU→卷积→ReLU→池化→ReLU→卷积→ReLU→池化→全连接 我们稍后再来讨论关键的最后一层，先回顾一下学到了哪些。