17、卷积神经网络与LAMSTAR神经网络的应用及原理

卷积神经网络与LAMSTAR神经网络的应用及原理

卷积神经网络（CNN）的应用

CNN在多个领域都有广泛的应用，虽然最初是受视觉领域启发而开发，但如今其应用范围已远远超出了视觉领域。
- 图像识别（2D和3D） ：CNN最初就是为图像识别而开发的。例如，2003年的一项应用中，CNN在识别10个对象的5600张静态面部图像时，错误率为2.4%；2012年，Ciresan等人将CNN应用于手写文本MNIST数据库，错误率仅为0.23%。此外，Shuiwang Ji等人还将CNN应用于3D人体动作识别。
- 视频处理 ：Karpathy等人和Simonyan与Zisserman在2014年的论文中提及了CNN在视频处理方面的应用。
- 语音识别 ：Abdel - Hamid等人在2013年的Interspeech会议上的研究是该领域的相关论文之一。
- 游戏 ：Clark和Storkey在2014年的一篇论文中报告称，使用人类专业数据库训练的CNN在一些围棋游戏中比基于蒙特卡罗的Fuego 1.1更快且表现更优。
- 其他领域 ：还包括自然语言处理、金融、故障检测、搜索引擎、药物发现、人体动作识别等。

应用领域	具体应用示例
图像识别	2003年面部图像识别、20