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2020/12/04

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https://pixabay.com/zh/photos/silk-screen-silk-screening-art-1246169/

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◎ Abstract

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◎ Introduction

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本論文要解決（它之前研究）的（哪些）問題（弱點）？ 

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◎ Method

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解決方法？ 

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具體細節？

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◎ Result

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本論文成果。 

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◎ Discussion

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本論文與其他論文（成果或方法）的比較。 

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成果比較。 

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方法比較。 

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◎ Conclusion 

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◎ Future Work

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後續相關領域的研究。 

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後續延伸領域的研究。

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◎ References

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# HDR。被引用 3589 次。針對數字的手寫辨識，較早的神經網路架構，無全連接層。

LeCun, Yann, et al. "Handwritten digit recognition with a back-propagation network." Advances in neural information processing systems 2 (1989): 396-404.

https://papers.nips.cc/paper/1989/file/53c3bce66e43be4f209556518c2fcb54-Paper.pdf

# LeNet。被引用 31707 次。經典的卷積神經網路，主要比 HDR 多了全連接層。

LeCun, Yann, et al. "Gradient-based learning applied to document recognition." Proceedings of the IEEE 86.11 (1998): 2278-2324.

http://yann.lecun.com/exdb/publis/pdf/lecun-01a.pdf

# AlexNet。被引用 74398 次。較早使用 GPU 的大型卷積神經網路之一，效能比之前有飛躍的提升，成功使用 dropout 避免 overfitting。

Krizhevsky, Alex, Ilya Sutskever, and Geoffrey E. Hinton. "Imagenet classification with deep convolutional neural networks." Communications of the ACM 60.6 (2017): 84-90.

https://proceedings.neurips.cc/paper/2012/file/c399862d3b9d6b76c8436e924a68c45b-Paper.pdf

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