[027] 深度学习--学习笔记（5）CNN与ResNe的理论基础
1、CNN的提出 ① 硬件设备的滞后 1980年，Yann LeCun在做手写数字识别时，以全连接层的形式构建神经网络，假设这个网络有四层，那么最终会产生236K个参数量，而且每个参数都是浮点型Float，即需要236K * 4 = 944K (Byte) 的运存空间。但当时计算机（AT＆T DSP）芯片才有256K (Byte) 的运存空间，所以这个网络无法实现运行。 ② 从生物视觉获得启发
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