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在深度学习中，卷积神经网络（CNN或ConvNet）是一类深度神经网络，最常用于分析视觉图像。基于它们的共享权重架构和平移不变性特征，它们也被称为位移不变或空间不变的人工神经网络（SIANN）。它们在图像和视频识别，推荐系统，图像分类，医学图像分析，自然语言处理，和财务时间序列中都有应用。
【博士论文】数据与任务的物理学：深度学习中的局部性与组合性理论
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《利用卷积神经网络实现无人地面战车在 GPS 信号屏蔽环境中的自主航行》最新135页
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半监督目标检测：从卷积神经网络（CNN）到 Transformer 的进展综述
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【阿姆斯特丹博士论文】等变和坐标无关的卷积网络，528页pdf
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【CVPR2024】通过可学习智能体指导和对齐共同训练和剪枝CNNs
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【CVPR2024】VideoMAC: 视频掩码自编码器与卷积神经网络
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【剑桥大学博士论文】卷积条件神经过程，226页pdf
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【2023新书】等变和坐标独立的卷积网络，神经网络理论，524页pdf
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253页pdf！《 神经网络表示与模型压缩 第1部分：卷积神经网络》
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【2023新书】卷积神经网络加速器，307页pdf
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军事目标分类《利用相邻视频帧提高卷积神经网络在压力环境下的分类鲁棒性》美陆军2023最新报告
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28+阅读 · 2023年9月7日
卷积神经网络的可解释性研究综述
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《利用卷积神经网络通过强化学习开发稳健的战斗行为》132页论文
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53+阅读 · 2023年5月22日
「深度学习时序预测」最新2023研究综述
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