什么是卷积神经网络?介绍下卷积神经网络的发展脉络
时间: 2024-07-22 08:01:12 浏览: 59
卷积神经网络(Convolutional Neural Network,简称CNN)是一种深度学习模型,主要用于图像识别、计算机视觉和其他信号处理领域。它特别适用于处理网格状数据,如像素数组,通过利用局部感知性和权值共享特性,CNN能够从输入图像中提取特征并学习到空间不变性。
CNN的发展可以追溯至20世纪80年代,由Yann LeCun和他的团队首先引入,并在1998年通过LeNet-5在手写数字识别任务上取得了显著的进步。然而,由于计算资源限制和技术难度,当时的CNN并未得到广泛应用。直到2012年,Hinton团队的ImageNet大赛中AlexNet的胜利,采用更深的网络结构和GPU大规模训练,才真正推动了CNN的发展热潮。此后,Google的Inception系列、VGG、ResNet、以及更复杂的Transformer架构(虽然不是严格的CNN,但同样对视觉任务有重要影响)相继出现,持续优化模型性能。
相关问题
图神经网络的详细发展脉络
图神经网络是一种用于处理图形数据的神经网络模型,它最早的起源可以追溯到20世纪80年代。但是,直到近年来,随着深度学习技术的发展,图神经网络才开始受到广泛关注和研究。目前,图神经网络已经成为了图形数据处理领域的重要研究方向之一,其应用范围涵盖了社交网络分析、推荐系统、生物信息学等多个领域。
点解加工的发展脉络以及现在主要的应用场景是什么
加工指的是对原材料进行加工和改造的过程。随着科技的发展和工业化的进程,加工工艺也在不断演进。近代工业化进程中,机械加工、数控加工、机器人加工等技术得到了广泛的应用。
现在,加工技术主要应用于汽车、航空航天、电子、医疗、食品、冶金等工业和领域。在汽车行业中,加工技术用于生产汽车零件;在航空航天领域,加工技术用于制造飞机零件;在电子领域,加工技术用于生产电子元器件。同时,随着3D打印技术的发展,加工技术也在逐渐进入到建筑、医疗、教育等领域。
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