- 本文是对卷积神经网络的基础进行介绍，主要内容包含卷积神经网络概念、卷积神经网络结构、卷积神经网络求解、卷积神经网络LeNet-5结构分析、卷积神经网络注意事项。 一、卷积神经网络概念 上世纪60年代。Hubel等人通过对猫视觉皮层细胞的研究，提出了感受野这个概念。到80年代。Fukushima在感受野概念的基础之上提出了神经认知机的概念，能够看作是卷积神经网络的第一个实现网络，神经认知机将一个视觉模式分解成很多子模式(特征)，然后进入分层递阶式相连的特征平面进行处理，它试图将视觉系统模型化，使其能
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- 用卷积神经网络检测脸部关键点的教程（一）-这是一个手把手教你学习深度学校的教程。一步一步，我们将要尝试去解决Kaggle challenge中的脸部关键点的检测问题。
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- 人工智能正在经历一场变革，这要得益于机器学习的快速进步。在机器学习领域，人们正对一类名为“深度学习”算法产生浓厚的兴趣，因为这类算法具有出色的大数据集性能。在深度学习中，机器可以在监督或不受监督的方式下从大量数据中学习一项任务。大规模监督式学习已经在图像识别和语音识别等任务中取得巨大成功。
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- 随着深度神经网络在大规模语音识别任务上获得显著效果提升，大数据的不断完善和涟漪效应的提出，在近十年，中国的人工智能也得到了快速发展。作为国内智能语音与人工智能产业领导者的科大讯飞率先将递归神经网络和卷积神经网络应用到真实在线系统中，并提出了全新的深度神经网络结构FSMN——讯飞构型。
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卷积神经网络介绍
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