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1. www.zhihu.com › question › 20331578BBC CNN ABC FOX等这些全球新闻频道哪个可信度最高？北美 欧洲 ... 簡

   www.zhihu.com › question › 20331578

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   这幅图代表了媒体左中右取向，大部分是美国媒体为主，半岛是唯一入选的非西方媒体，另一个稍有影响力的非西方媒体应该是RT (俄罗斯政府出资) 媒体报道的质量水平以及偏向，最有意思的是根据报道质量直接把大部分媒体踢出了News， 分为新闻媒体，新闻 ...

2. www.zhihu.com › question › 47705441CNN（卷积神经网络）最早是哪一年提出，是如何发展的？ - 知乎簡

   www.zhihu.com › question › 47705441

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   2016年6月22日 · 今天我们来回顾一下CNN发展的历史，为什么要做这个总结呢，除了本身对科学史感一点兴趣外，追踪整个CNN发展的思路也是非常有趣的事。 我们知道科学的发展往往不是一往无前的，不是按照教科书上编排那样诞生的。

3. www.zhihu.com › question › 52668301CNN（卷积神经网络）是什么？有何入门简介或文章吗？ - 知乎簡

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   2016年11月16日 · 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。. 视觉皮层 ...

4. www.zhihu.com › question › 47705441CNN（卷积神经网络）最早是哪一年提出，是如何发展的？ - 知乎簡

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   北京有三教育科技有限公司 CEO. 可参考：. 1980年推出的neocognitron是 第一个真正意义上的级联卷积神经网络，不过它并不完全是现在的卷积的形式。. 麻雀虽小，该有的其实都有了。. 从上图可以看出，这是一个cascade结构，按照S，C模块进行重复串接，而且， 信号 ...

5. www.zhihu.com › question › 643557234基于 CNN 的方法有哪些局限性？ - 知乎簡

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   秋衣邬. CNN（卷积神经网络）是一种在图像识别、语音识别等领域广泛应用的深度学习模型。. 虽然 CNN 非常有效，但它也存在一些局限性：. 1. 空间不变性假设：CNN 假设图像中的特征在空间上是不变的，这意味着它不能很好地处理图像中的变形、旋转或缩放等 ...

6. www.zhihu.com › question › 30817011卷积神经网络提取图像特征时具有旋转不变性吗？ - 知乎簡

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   2015年5月30日 · 卷积本身不具有rotation invariance，max-pooling 可以稍微代偿一下这个功能缺失，但因为pooling 本身不是为此设计的，总体上说CNN 提取旋转不变的特征能力是比较弱的。. ICML 2016 中 max welling 提出了一种卷积网络的构造，解决了这个问题。. 不多说了，见下. 说出来你们 ...

7. www.zhihu.com › question › 30496267是否可把CNN用于一维的信号？ - 知乎簡

   www.zhihu.com › question › 30496267

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   当然可以了，语音信号，振动信号，心电信号等等都是一维信号啊，一维卷积神经网络，各种自编码器，深度信念网络，循环神经网络等等都适用于一维信号啊。. 不是声音信号还是建议做谱图输入CNN，便于以后的深度学习可解释性，给一个典型的基于GoogLeNet的 ...

8. www.zhihu.com › question › 34681168CNN（卷积神经网络）、RNN（循环神经网络）、DNN（深度神经网络 ... 簡

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   1. 卷积神经网络（CNN，Convolutional Neural Network）. 卷积神经网络中的隐藏层执行特定的数学函数（如汇总或筛选），称为卷积。. 卷积神经网络共分为以下几个层级：输入层 (input layer)、卷积层 (convolution layer)、池化层 (pooling layer)、全连接层 (fully connected layer ...

9. www.zhihu.com › question › 448924025CNN是不是一种局部self-attention？ - 知乎簡

   www.zhihu.com › question › 448924025

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   但是在做CNN的时候是只考虑感受野红框里面的资讯，而不是图片的全局信息。. 所以CNN可以看作是一种简化版本的self-attention。. 或者可以反过来说，self-attention是一种复杂化的CNN，在做CNN的时候是只考虑感受野红框里面的资讯，而感受野的范围和大小是由人决定 ...

10. www.zhihu.com › question › 487457797时间序列预测很火的一维CNN+LSTM结构，CNN和LSTM之间该如何连接 ... 簡

    www.zhihu.com › question › 487457797

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    它的主要计算如下：. 与R-CNN相比，Fast R-CNN用来提取特征的卷积神经网络的输入是整个图像，而不是各个提议区域。. 此外，这个网络通常会参与训练。. 设输入为一张图像，将卷积神经网络的输出的形状记为 1\times c \times h_ {1} \times w_ {1} ；. 假设选择性搜索生成 ...