CNN
卷积神经网络，通过在不同位置共享权重来利用空间结构。
概览
卷积神经网络在输入的每个位置应用相同的小型滤波器，因此它只需学习一次模式，就能在任何位置识别出该模式。它解决了全连接层在图像上会遭遇的参数爆炸问题——在全连接层中，每个像素都需要自己的权重。它之所以存在，是因为局部性和平移不变性对图像成立，而对语言则基本不成立，这也是视觉和语言最终走向不同架构的原因。
技术图谱
CNN 如何与技术栈的其他部分相连。
使用与依赖
- Neural Network concept Algorithms CNN based on Neural Network High ✓ source
应用于
- Image Generation application Applications CNN used for Image Generation Medium ✓ source
替代方案
对比
与上述替代方案的逐项对比。