回顧次世代定序的卷積神經網路運用 | 政府出版品書目資料查詢網

2019年10月10日 — Yann LeCun在多倫多大學擔任博士後研究生時，直接拜師Hinton，從事深度神經網路的研究，接著在1988年，進入了貝爾實驗室的自適應系統研究部門，不久後就 ...

2022年6月6日 — 卷積神經網路（Convolutional Neural Networks，CNN），其應用包括影像辨識、自然語言處理（NLP）等領域。若能從其發展至今的脈絡開始了解， ...

2019年5月27日 — 卷积 神经网络 由一个或多个卷积层和顶端的全连通层（对应经典的 神经网络 ）组成，同时也包括关联 权重 和 池化 层（pooling layer）。

2020年6月10日 — LeNet是卷积神经网络的祖师爷LeCun在1998年提出，用于解决手写数字识别的视觉任务。自那时起，CNN的最基本的架构就定下来了：卷积层、池化层、全连接层。

對卷積神經網絡的研究始於二十世紀80至90年代，時間延遲網絡和LeNet-5是最早出現的卷積神經網絡；在二十一世紀後，隨着深度學習理論的提出和數值計算設備的改進，卷積神經 ...

卷積神經網路由一個或多個卷積層和頂端的全連通層（對應經典的神經網路）組成，同時也包括關聯權重和池化層（pooling layer）。這一結構使得卷積神經網路能夠利用輸入資料 ...

2019年12月30日 — 卷積神經網路(Convolutional Neural Network, CNN)是深度學習裡極為重要的一門分支，電腦視覺這領域便是因為它的關係在近幾年有了許多重大的進展， ...

人工智能的深度學習衍生出許多的深度神經網絡，其中使用最廣的就是卷積神經網絡. (convolutional neural network, CNN)。從CNN 產生的模型可有效地處理次世代定序. 所產生 ...

深度學習框架，尤其是基於人工神經網路的框架可以追溯到1980年福島邦彥提出的新認知機，而人工神經網路的歷史更為久遠。 ... 因此，與卷積神經網路類似，卷積深度置信網路也 ...