卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是深度学习领域中最重要的网络之一。由于CNN在计算机视觉和自然语言处理等诸多领域都取得了令人瞩目的成就,因此在过去的几年里,CNN受到了业界和学术界的广泛关注。现有的综述主要关注CNN在不同场景下的应用,并没有从整体的角度来考虑CNN,也没有涉及到最近提出的一些新颖的想法。在这篇综述中,我们的目标是在这个快速增长的领域提供尽可能多的新想法和前景。不仅涉及到二维卷积,还涉及到一维和多维卷积。首先,这篇综述首先简单介绍了CNN的历史。第二,我们提供CNN的概述。第三,介绍了经典的和先进的CNN模型,特别是那些使他们达到最先进的结果的关键点。第四,通过实验分析,得出一些结论,并为函数选择提供一些经验法则。第五,介绍了一维、二维和多维卷积的应用。最后,讨论了CNN的一些有待解决的问题和有发展前景的方向,为今后的工作提供参考。

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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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