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Cnn模型合集 | 19 senet senet，胡杰（momenta）在2017.9提出，通过显式地建模卷积特征通道之间的相互依赖性来提高网络的表示能力，se块以微小的计算成本为现有的最先进的深层架构产生了显. Part 1：图像识别任务 卷积神经网络，听起来像是计算机科学、生物学和数学的诡异组合，但它们已经成为计算机视觉领域中最具影响力的革新的一部分。神经网络在 2012 年崭露头角，alex krizhevsky. 卷积神经网络（convolutional neural network, cnn）是一种常见的深度学习网络架构，受生物自然视觉认知机制启发而来。1959年，hubel & wiesel发现了大脑视觉系统的、信息处理.
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Cnn 是硬件局限下的产物 cnn主要处理图像数据，t主要处理序列数据 cnn， mlp，t 资源有限就简化mlp 资源无限就堆叠mlp 从理论性质的角度，有差异的地方，例如全局性和局部性，也有相同的地.
