报告概览报告摘要中国卷积神经网络适用模型架构主要来源于海外市场,本土厂商模型架构仍存在关注度较低,成熟度较低等问题,但在智能语音识别技术上,北京旷视科技有限公司已在全球AI顶级赛事中揽获40个世界冠军,并创造COCO三连冠记录,同时也是拥有自研深度学习框架的公司 特色图表人工神经网络运作神经网络主体结构神经网络关系示意图人工神经网络模型对比卷积神经网络发展史卷积神经网络其优势特点卷积神经网络架构卷积层及池化层传播过程概述过滤器示意图概述卷积神经网络常用框架卷积神经网络框架速度对比卷积神经网络运用行业市场需求结构,2017-2020年卷积神经网络典型应用概述卷积神经网络技术的智能人脸识别产品架构中国计算机视觉市场规模预测,2017-2025年预计卷积神经网络发展趋势全球深度学习架构生态对比人脸识别业务登录后查看报告目录1. 2021年中国神经网络模型系列研究(一):卷积神经网络2. 摘要3. 目录4. CONTENTS5. 图表目录6. 名词解释7. 卷积神经网络行业洞察8. 中国自然语言处理的神经网络模型行业分析——人工神经网络定义与架构(1/2)9. 中国自然语言处理的神经网络模型行业分析——人工神经网络定义与架构(2/2)10. 中国自然语言处理的神经网络模型行业分析——卷积神经网络发展史及其特点11. 中国自然语言处理的神经网络模型行业分析——卷积神经网络架构12. 中国自然语言处理的神经网络模型行业分析——核心卷积层逻辑及传播过程13. 中国自然语言处理的神经网络模型行业分析—— 卷积神经网络常用框架14. 中国自然语言处理的神经网络模型行业分析—— 卷积神经网络应用领域15. 中国自然语言处理的神经网络模型行业分析—— 卷积神经适用行业市场规模及产品架构16. 中国自然语言处理的神经网络模型行业分析—— 核心技术框架壁垒及发展趋势17. 企业推荐18. 中国自然语言处理的神经网络模型行业分析—— 旷视科技19. 方法论20. 法律声明21. 头豹研究院简介22. 研报阅读渠道23. 头豹领航者计划介绍24. 头豹领航者计划与商业服务25. 快,问头豹!开通会员