卷积神经网络
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通俗解释
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN） 的兴起，本质上是人类将物理世界的特征作为“结构先验”引入模型的过程。 受神经科学中“感受野”概念的启发，人们发现视觉皮层中的神经元仅对视野中的局部区域产生反应，并通过层级化的处理逐渐将其整合为全局认知。
例子
在同一图像数据集上比较卷积网络和多层感知机的分类效果。
容易混淆
共享卷积核利用图像局部结构，不意味着卷积网络在所有视觉任务中最优。
检查理解
用自己的话解释“卷积神经网络”在“主流网络结构”中的作用，并举出教材中的一个例子或适用场景。对照原文检查条件、公式和图表。
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要点：卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN） 的兴起，本质上是人类将物理世界的特征作为“结构先验”引入模型的过程。 受神经科学中“感受野”概念的启发，人们发现视觉皮层中的神经元仅对视野中的局部区域产生反应，并通过层级化的处理逐渐将其整合为全局认知。 示例：在同一图像数据集上比较卷积网络和多层感知机的分类效果。