本文从深度卷积神经网络的内在分类入手，将现有研究成果归纳为七大类，即空间利用、深度、多路径、宽度、特征图利用、通道增强和注意力，同时介绍 CNN 组件的基础理解、当前挑战和应用领域。

Jan, 2019

本文简要介绍了卷积神经网络（CNN），讨论了最近发表的论文和开发这些出色的图像识别模型的新技术。CNN 主要用于解决难以处理的图像驱动的模式识别任务，并采用精确而简单的结构，为人工神经网络提供了一个简化方法。

Nov, 2015

本文综述了卷积神经网络的历史，概述了卷积神经网络的结构，介绍了一些基础和高级模型，并通过实验分析总结了一些适用函数的经验法则。此外，本文还涵盖了一维、二维和多维卷积的应用，并讨论了卷积神经网络面临的一些问题和未来的方向。

Apr, 2020

本文介绍了卷积神经网络（CNNs），其不同变体以及如何将其应用于自然语言处理（NLP）。

Mar, 2017

在这篇论文中，我们全面考察并比较了不同的卷积神经网络架构，重点强调了它们的结构差异以及各自的优势、劣势、应用、挑战和未来趋势。

Feb, 2024

本文介绍了卷积神经网络在图像分类任务中应用的不同架构，从 LeNet-5 到最新的 SENet 模型。同时比较了各个模型的性能差异和训练细节。

May, 2019

该研究论文探讨了计算机视觉问题中使用深度学习技术的发展趋势，着重介绍了卷积神经网络（CNNs）及其应用，帮助初学者了解何种深度网络适用于计算机视觉问题。

Jan, 2016

本研究破解了学习理论中的一道难题，证明了深度卷积神经网络（CNN）是通用的，可以通过增加深度来达到任意精度的连续函数逼近，并且在处理大维度数据方面非常高效。同时我们的研究证明了卷积在深度 CNN 中的重要作用。

May, 2018

研究医学图像分析的最新技术，特别是使用机器学习中的深度卷积网络实现医学图像分析，深度卷积网络被广泛应用于医学图像分割、异常检测和疾病分类等应用领域。

Sep, 2017

该研究介绍了两个工具，用于可视化和解释深度卷积神经网络的计算过程，加速深度学习领域的发展。这些工具包括可视化神经网络在图像或视频处理过程中每一层产生的激活，并通过映射到图像空间进行的规则优化来可视化每一层的特征。

Jun, 2015