cnn的原理详细介绍 ， 请参考(colahsblog) cnn架构图 。分析和cnn ， 详细架构有三类层:ConvolutionalLayer，一般为2D/1233 ， 深度学习目标检测(这是一个结合了cnns 。

机器学习的前辈1、CNN可解释性从入门到放弃Kuo看不懂近几年的参数调整浪潮，于是他另辟蹊径 ， 提出了一套无反向传播(使用传统PCA)的CNN 。虽然我不认同，但一代人有另一代人熟悉的方法 。世界需要兴风作浪，摆渡人 。虽然CNN已经达到了最先进的状态，但是仍然存在一些问题:参数过多:大量的参数被传播回去，很难用数学来解释；数术:复杂的网络结构 ， 辍学等 。使网络难以理解；敏感性:受到攻击时鲁棒性差 。

2、利用神经网络进行文本分类算法综述(持续更新中传统文本分类一般使用word bag 模型/Tfidf作为特征 机器学习分类器进行分类 。随着深度学习的发展 ， 越来越多的神经网络模型被用于文本分类 。本文将对这些神经网络模型进行简单介绍 。本文介绍一个词向量模型 。虽然不是文本分类模型，但可以说是fasttext的基础 。所以也简单提一下 。笔者认为cbow、skipgram和大部分词向量模型都没有考虑到词的多态性，只是简单地把一个词的各种形式看成独立的词 。

3、卷积神经网络ConvolutionalNeuralNetwork(CNNs/ConvNets cnn主要适用于图片的处理，比如图片分类、图片自动标注、无人驾驶等 。一般2D cnn用来处理图片 ， 3D cnn用来处理视频 。最近，它也被用于nlp自然语言处理(参见阅读) 。cnn卷积神经网络是对传统神经网络的改进 。改进之处包括:1 .卷积层和池层MaxPooling层被提出来代替fullyconnectedlayer 。
【cnn模型 语义分析,向量空间模型 潜在语义分析】3.卷积层的激活函数是ReLU或tanh 。cnn的原理详细介绍 ， 请参考(colahsblog) cnn架构图，分析、cnn，有三层:对流层、汇集层、全连通 。其典型架构是FasterRCNN使用CNN提取图像特征，然后使用regionproposalnetwork(RPN)提取RoisinceWeCombineRegion建议与CNN，WeCallourMethodrCnn:Region switchcnnfeatures ， 下面首先介绍RCNN和FastRCNN中使用的边界回归方法 。为什么要做Boundingboxregression？如上图所示，绿框是飞机的地面实况 ， 红框是提取的RegionProposal 。

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