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

本文综合介绍了 1D CNN 的一般结构和原则、主要的工程应用领域以及这个领域的最新进展和其性能，着重介绍了 1D CNN 的一些独特性质，并公开了其中所使用的基准数据集和主要软件。

May, 2019

这篇论文总结了深度学习中最广泛研究的卷积神经网络在不同方面的改进方法和优化技术，并介绍了其在计算机视觉、语音和自然语言处理等领域的应用。

Dec, 2015

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

本文回顾了 3D CNN 在医学图像分析中的应用历史及数学描述，并总结了不同领域中 3D CNN 的研究成果，如分类、分割、检测和定位，同时讨论了医学成像领域（以及深度学习模型的使用）中面临的挑战和未来趋势。

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

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

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

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