判断题
卷积神经网络是一种常用来处理具有网格结构拓扑数据的神经网络，如处理时序数据和图像数据等，广泛应用于人脸识别、物品识别等领域。（）
发布日期：2020-04-11
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试题解析
卷积神经网络
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一。卷积神经网络具有表征学习（representation learning）能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类（shift-invariant classification），因此也被称为“平移不变人工神经网络（Shift-Invariant Artificial Neural Networks, SIANN）”。对卷积神经网络的研究始于二十世纪80至90年代，时间延迟网络和LeNet-5是最早出现的卷积神经网络；在二十一世纪后，随着深度学习理论的提出和数值计算设备的改进，卷积神经网络得到了快速发展，并被应用于计算机视觉、自然语言处理等
- 中文名
- 卷积神经网络
- 类型
- 机器学习算法，神经网络算法
- 提出时间
- 1987-1989年
- 应用
- 计算机视觉，自然语言处理
- 外文名
- Convolutional Neural Network, CNN
- 提出者
- Yann LeCun，Wei Zhang，Alexander Waibel 等
- 学科
- 人工智能
网格结构
由很多杆件从两个方向或几个方向按一定的规律布置，通过节点连接而成的一种网状空间杆系结构。
- 中文名
- 网格结构
- 结构
- 网状空间
- 优点
- 网格生成质量好.数据结构简单等
- 外文名
- lattice construction
- 特点
- 多向受力性能和
- 领域
- 建筑
拓扑数据
拓扑数据是2012年全国科学技术名词审定委员会公布的地理信息系统名词，出自《地理信息系统名词》第二版。
- 中文名
- 拓扑数据
- 所属学科
- 地理信息系统
- 外文名
- topological data
- 公布年度
- 2012年
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