卷积神经网络（CNN）是什么时候被提出的？
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卷积神经网络（CNN）的概念最早由福岛邦彦在1980年提出的新识别机（Neocognitron）中引入。然而，CNN作为现代深度学习架构的先驱，普遍认为是Yann LeCun在1998年与合作者提出的LeNet架构中正式发表。
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LeNet的结构是怎样的？
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LeNet，由Yann LeCun等人在1998年提出，主要用于手写数字识别。LeNet的基本结构由几个卷积层、子采样层（pooling层）和全连接层组成。具体来说，LeNet-5的结构如下：

1. 输入层：接受28x28的灰度图像。
2. 卷积层C1：使用6个5x5的卷积核，生成了6个24x24的特征图。
3. 子采样层S2：使用2x2的最大池化，将特征图缩小至12x12。
4. 卷积层C3：使用16个5x5的卷积核，生成了16个8x8的特征图。
5. 子采样层S4：使用2x2的最大池化，将特征图缩小至4x4。
6. 卷积层C5：使用120个5x5的卷积核，生成了120个特征图。实际上，这个层相当于全连接层。
7. 全连接层F6：120个神经元，全连接至C5层。
8. 输出层：84个神经元，用于输出分类结果。

LeNet通过这些层次实现了对手写数字的识别。
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多通道卷积是怎么工作的？
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多通道卷积（Multichannel Convolution）在卷积神经网络（CNN）中用于处理和提取多维数据的特征。具体来说，当输入数据具有多个通道（例如彩色图像的RGB三个通道）时，卷积核也需要相应的多个通道。以下是多通道卷积的工作原理：

1. **输入数据**：多通道的输入数据可以表示为一个三维张量，其中深度维度代表通道数。例如，彩色图像通常有三个通道（RGB），可以表示为一个高度x宽度x3的张量。

2. **卷积核**：对于多通道输入，卷积核同样具有多个通道，称为“深度”。每个卷积核的深度必须与输入数据的通道数一致。例如，如果输入图像有3个通道，那么卷积核也会有一个3通道的结构。

3. **卷积过程**：每个卷积核的每个通道分别与输入数据的相应通道进行逐元素相乘，然后将所有通道的结果相加，得到一个单通道的输出特征图。如果使用多个卷积核，则每个卷积核会生成一个特征图，最终形成多个通道的输出张量。

4. **输出特征图**：每个卷积核生成一个输出特征图。如果有k个卷积核，最终的输出将是一个高度x宽度xk的张量。

总结来说，多通道卷积是通过在输入数据的每个通道上应用对应的卷积核通道，然后将结果相加来生成单个输出特征图。多个卷积核可以提取不同的特征，从而丰富输出特征的表达能力。
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