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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。
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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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卷积神经网络的可解释性研究综述
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CNN如何剪枝？A*STAR最新《深度卷积神经网络结构化剪枝》综述，22页pdf阐述深度CNN结构化剪枝的最新进展
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【Virginia Tech博士论文】3D深度学习的目标几何感知，137页pdf
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【博士论文】自然场景中不规则文字的检测和识别研究
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