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• 结果和道德哪个更重要？这是 Mindcop 中需要回答的问题
• 要么坚持逻辑推理，要么利用你的力量揭开真相
• 但要快点，因为你只有五天的时间，否则凶手就逍遥法外

在破案时，不可能知道某人的大脑在想什么。那个粗暴或粗鲁的人是否隐瞒了什么？还是那个安静有礼貌的人才是真正的杀手？进去看看不是更简单吗？嗯，在即将发布的 2026 年 Mindcop 中，您可以做到。

撇开读懂别人心思的道德不谈，你的案件所面临的挑战可能证明采取这种极端措施是合理的。因为在Mindcop中，你只有五天的时间来破案，而你采取的每一个行动，无论是审问嫌疑人还是只是探索犯罪现场，都会占用这有限的时间。

您在这里的选择非常明确。你可以坚持你的立场，用逻辑推理来拼凑线索，或者通过使用思维冲浪机制深入嫌疑人的大脑来决定目的是否合理。发现他们隐藏的事情并揭露真相，无论是好还是坏。

心灵猎手

现在，请不要误会我的意思，《Mindcop》并不是对正义和警察道德的深入和内省的探索。但随着它现在在 iOS 和 Android 上开放预注册，您将能够体验到一款仍然带有一点喜怒无常的氛围的卡通益智游戏。

有许多不同的区域需要探索，还有大量的嫌疑人需要审问，你的工作将会很艰辛。当你所谓的心灵子弹有这么多乐趣时，你会很难抗拒滥用你的力量。请记住，如果您想查明凶手是谁，每一分钟都很重要。

手机上有很多冒险活动，其中很多都比《Mindcop》更轻松一点。因此，如果您想解决谜题，但又想解决一些不太严肃的目标，为什么不看看我们的 iOS 最佳冒险游戏列表呢？

亚马逊出品的《辐射》改编自广受好评的视频游戏，自第一季首播以来就取得了不可阻挡的成功。这就是为什么创作者在试播章节发布一周内就宣布了第二季。后来，在 2025 年 5 月 12 日在纽约举行的前期发布会上，当亚马逊透露了期待已久的剧集的发布日期时，《辐射》第 3 季的续订令粉丝们感到惊讶。因此，现在第二季即将上映，主创们透露第三季将比预期更早开始拍摄。

《辐射》第 3 季将于明年开始拍摄

在最近接受 IGN 采访时，电视剧《辐射》的创作者透露，第三季的拍摄将于 2026年夏天。他们没有过多谈论第三部分中的事件，但他们确实公开了他们的计划。他们说他们想探索战前时代以及粉丝们应该知道的宇宙中的每一个重要事物。

大多数粉丝都对这个消息感到兴奋，因为《辐射》是现代最大的电视剧之一。此外，正如乔纳森·诺兰在采访中所说，让粉丝等待他们心爱的剧集的后续几季已成为一种不幸的趋势。因此，虽然《辐射》仍有发展空间，但他们希望尽快推出新季。虽然一些粉丝同意这种说法，但也有一些人认为，如果是这样的话，数量很可能会比质量更重要，这当然是个坏消息。

多年来，《辐射》因其超出所有人预期的令人兴奋的设置而广受欢迎。因此，现在第二季即将到来，而第三季的拍摄也比任何人预期的都要早，可以肯定地说，《辐射》粉丝们在来年将会大饱口福。

阿帕娜·乌基尔

Aparna 是 Beebom 的高级娱乐作家，拥有 4 年的行业经验。她专注于柔术回转和一切恐怖事物，为她的报道带来了深刻的见解和对讲故事的热情。最近，她采访了《鬼灭之刃》的祢豆子和《Dandadan》的Momo的配音演员Abby Trott，为粉丝们带来独家内容。此前，她曾为《Sportskeeda》、《Dexerto》和《Forever Geek》等一些著名出版物贡献过自己的专业知识，磨练了她在娱乐新闻领域的技艺。

《Where Winds Meet》已经拥有数量惊人的内容，但这并不是我们所能期待的结束。开发商 Everstone Studio 本月刚刚透露了游戏中的一系列新内容。

很明显，开发商致力于免费动作角色扮演游戏，而该游戏最近在 Steam 和 PlayStation 上的成功很可能巩固了团队对该游戏未来的计划。

在 Twitter 上的Where Winds Meet 官方帐户上，开发人员分享了我们在 12 月份可以期待的一些内容的简短路线图。该路线图分为每月的四个星期，涵盖从较小的任务到更大的附加内容的所有内容。

第一周开始的时候比较轻松，有两个新的江湖遗产任务：十二年的世仇和邪恶的预言。这两个任务目前都可以在游戏中进行。

当然，最大的新增内容是新的 Roarding Sands 区域，该区域与 RPG 在移动设备上全球发布的第二周同一天推出。 Roarding Sands 将于 12 月 11 日到来，同时还有一位被称为 River Master 的新竞选老板。

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我们还预计新的 Boss 风如之将在同一周内加入游戏，以及绒影宗的到来。两项限时活动也在同一周开始； 《客厅之外的财富》和《伟大的面部学家》。

本月第三周和第四周将为我们带来赤色震剑试炼，以及新的烈风舞英雄境界活动。 12 月 30 日，风雨交汇的烟花节将这一切画上圆满的句号。

如果您刚刚开始玩这款大型角色扮演游戏，我们有许多非常有用的《风之交汇》指南。一些最常见的问题是如何加入银针宗、如何获得夺天功、在哪里找到并解锁玄功。

这些问题以及更多问题的答案都在链接中。我们最近也用新代码更新了我们的代码页面，所以一定要查看一些游戏内的免费赠品。

演练索引：第一章：出生|第 2 章：切口 |第 3 章：重新创建

这是自动化安全网络 (ASN) 的核心。在例行第三章中，游戏玩法从探索转向解谜。你不再穿过走廊，相反，你被困在一个大型控制室里，里面有一台巨大的机器和一个关键任务：将其全部关闭。

本例程第 3 章演练将引导您完成随机节点谜题、如何暴露核心以及在神秘的月球表面上做什么。

第 3 章快速指南

本章虽然简短，但技术性很强。这是您需要做的。

客观的	地点	需要采取的行动
输入 ASN	控制室	收听尸体附近的录音并找到保存点。
固定终端	第一航站楼	关闭屏幕上的所有错误消息以启动关机。
解决节点难题	中央机	找到随机节点号（例如，A6、A11）并放下它们的手柄。
暴露核心	中央机	激活机器侧面的两个手动释放开关。
摧毁核心	中央机	使用 CAT 工具射击暴露的核心球。
完成章节	月亮	走向月球表面扑腾的鱼。

启动关闭顺序

从上一章进入ASN后，沿着走廊走，直到看到地上有一具尸体。旁边有一台录音机，可以听听一些背景故事。还有一个 无线接入点 在墙上。请务必在此处保存您的游戏。

进入圆形的大房间。中心是一台充满能量脉动的巨大机器。您的目标是使用房间两侧的两个红色发光终端将其关闭。

1. 前往第一个航站楼： 接近左侧的航站楼。
2. 清除错误： 屏幕上覆盖着弹出的错误消息（如“停止”、“帮助”）。在手动关闭所有这些窗口之前，您无法单击“关机”。
3. 启动关闭： 屏幕清晰后，单击 关闭 选项卡并按下 发起。
4. 连接猫： 它可能会失败或要求连接。如果出现提示，请使用 CAT 工具的电缆连接到终端端口。

系统将告诉您在第二个终端继续该过程。

解决随机节点难题

穿过房间到达第二个航站楼并按 继续。屏幕将为您提供具体说明：

“确保仅降低以下节点： [A1, A5, A10]”

重要的： 这些数字是 随机化 每次你玩的时候。不要依赖为您提供一组固定数字的指南。 阅读您自己的屏幕。

1. 找到节点： 看看中央机器。它周围是几个金属节点或面板。
2. 检查数字： 每个节点的正面都画有一个标签（A1、A2、A3 等）。
3. 使用Ultraview： 这里很黑。打开你的 超视 灯可以清楚地看到节点上的数字。
4. 放下手柄： 找到屏幕上列出的三个特定节点。与每个手柄进行交互，以物理方式降低它。保留所有其他节点。

降低正确的三个节点后，返回终端并按 继续。

暴露并摧毁核心

终端现在将告诉您“操作两个手动释放开关”。

1. 找到开关： 再看看中央机。两个大开关（通常是发光的）出现在核心外壳的侧面或解锁。
2. 激活它们： 走到每个开关处并拉动它。您需要对两个交换机执行此操作。

这一举动暴露了 核 本身。一个小球将从机器顶部升起。

• 装备猫： 将工具切换到射击模式（关闭 Ultraview 屏幕）。
• 瞄准并射击： 直接瞄准核心顶部的球。
• 火： 射击它。这将引发大量的能量释放。

月球表面的结局

闪光过后，你会发现自己身处一个陌生的地方。你似乎站在月球灰色、布满灰尘的表面上。

没有地图，也没有明确的目标标记。

1. 向前走： 只要继续穿过风景即可。
2. 找到鱼： 听听是否有扑通扑通的声音。寻找一个 白鱼 扑通扑通地落在月球尘埃上。这很奇怪，但这就是你的目标。
3. 接近它： 走到鱼面前会触发本章的最后一个过场动画。

您将在面对电视屏幕的“重返舱”中醒来。观看视频，然后转身走进身后的门，开始第 4 章。

需要游戏其他部分的帮助吗？
查看我们完整的指南中心，了解生存技巧、所有章节的演练和谜题解决方案：
[Routine Walkthrough: Survival Guide and Tips]

常规 Steam 页面

感谢您的陪伴 游戏.迷惑

《Skate Story》是一款叙事驱动的滑冰游戏，其中有多个章节，带您穿越风格化地狱的深处。如果您对游戏的平均游戏时长和章节总数感到好奇，这里有您需要了解的关于典型游戏的所有内容。

滑板故事总章节

总共有 九章 以及《滑板故事》的尾声，每一个都有开始和结束。当您完成当前章节时，系统不会自动前进，而是提示您开始下一章。

以下是《滑板故事》中每一章的章节标题：

• 第一章 – 玻璃溜冰者
• 第二章 – 温牛奶
• 第三章 – 魔鬼的洗衣店
• 第四章 – 死亡司
• 第五章 – 地狱海
• 第六章 – 神钩
• 第七章 – 晚餐
• 第八章 – 最黑的火焰
• 第九章 ——永恒蜈蚣
• 结语 – 滑板故事

完成一章后，您将解锁与其相关的成就。

滑板故事平均游戏时长

如果您没有彻底探索《滑板故事》章节中的停机部分，那么您正在四处寻找 平均通关时间为六到八小时。这意味着您只需执行继续阅读本章所需的基本步骤。

如果您与所有 NPC 交谈、完成支线任务、寻找收藏品、购买定制物品并参与这些中心区域中所有与技巧相关的活动，那么您正在寻找 大约十到十二个小时左右。

就我个人而言，我建议您在第一次玩游戏时采用平衡的方法。你不必搜索所有东西或购买所有化妆品，但至少与中心区域的 NPC 交谈，因为你会获得一些关于这个世界、它的规则、它的居民以及他们的斗争、梦想和野心的额外知识。

《滑板物语》是一款个人游戏，游戏玩法可能会很激烈。也就是说，我发现这个世界本身很有趣，这要归功于管理每个级别的业务和部门的可爱角色。

总的来说，《滑板物语》并不是一款漫长的游戏，也不会过分受欢迎。它在整个活动过程中保持强劲的节奏，并提供适当的休息时间，因此您不会一直滑冰。它绝对物有所值，它提供的体验比许多七十美元的游戏更有吸引力。

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上周的剧集给了我们最沉重的故事之一 数码宝贝节拍 到目前为止，我很高兴地向大家报告，这个项目在跟进方面做得很好。虽然影片相当重视诚试图让 Chiropmon 回来，但这里真正的明星是 Haruko，因为我们看到她的生活螺旋式下降和父亲的虐待给她带来了损失。需要消化的内容有很多，虽然执行并不完全完美，但它的落地效果足以成为 Beatbreak 迄今为止最强劲的一集。

尽管能够控制Chiropmon并试图在Makoto面前炫耀这一点以证明数码兽只是工具，但这一切都无法填补Haruko心中的空虚。她仍然无法让自己接受数码兽是人类伙伴的反映的想法，尽管她试图把 Chiropmon 作为让她想起 Makoto 的玩具，但当她的一部分仍然将 Makoto 视为一个享有特权的富家子弟，愿意与像她这样地位较低的人成为朋友时，她看不到他们两个可以有什么共同点。尽管她很想否认，但她内心深处知道他说得有道理。虽然很明显，Shademon 反映了 Haruko 想要从别人那里拿走东西的愿望，同时又拼命希望自己不要被抛弃，但当我们看到 Shademon 第一次出现是在 Haruko 的母亲厌倦了 Sunny 对金钱的痴迷后，抛弃了她和 Sunny 后，这一点就很明显了。

经历了这一切，桑尼仍然是最糟糕的一个家长，承诺他会让晴子把 Chiropmon 作为她的玩具，同时策划在他方便的时候把他卖掉，这样他就可以从一些神秘的蒙面女士和她的武装暴徒小队那里得到他想要的东西（这让我措手不及，因为即使数码宝贝经常有恐龙或狼拿着巨大的枪，这可能是它第一次以人类为特色 真实的 枪）。他想要的是一个假的萨波塔玛，可以给他一个新的身份，当其他人指出他只能获得一个新身份时，他无意中透露，他计划抛弃女儿，完全靠自己开始新的生活。就在这时，晴子意识到她正在被对待，就像她对待数码宝贝一样。当她问他这件事时，他说出了她一直不敢承认的话：她和Shademon是彼此的镜像，而他发现他们俩都渴望被接受的方式令人毛骨悚然。尽管这种背叛是毁灭性的，但我确实认为这一刻有点让人失望，因为需要让桑尼和晴子大声脱口而出所有这些，而不是让这里的含义为自己说话，而且从一部原本擅长让观众自己解释其想法的节目中看到有点令人失望。尽管如此，如果有一天这个节目决定比平时更引人注目，我宁愿它是为了表达一个观点，而不是更自我放纵的东西，而且它仍然有效，所以我愿意放弃它。

我或多或少对接下来的战斗有同样的感觉，晴子最终崩溃了，并与Shademon融合，试图抹去发生在她身上的所有痛苦的记忆。尽管如此，晴子仍然拒绝数码兽反映人类的想法，但诚承认，Chiropmon反映了他倾向于简单地从远处观察他人而不是自己战斗的方式。他知道这是一个弱点，但他选择接受自己的这一部分，因为他鼓励晴子也这样做。这促使 Chiropmon 为了 Makoto 而变得更强大，并为我们提供了自第一集以来的第一个真正的数码进化序列，因为 Chiropmon 变成了 Night Chiropmon。由于触发这种进化意味着 Makoto 作为一个人的成长迈出了一步，我确实希望这一集能够更多地关注他，或者展示他和 Chiropmon 第一次见面的方式，但由于这是一个更长的节目，我想它想把那一点背景故事留到以后再说。无论如何，这个场景仍然有效，所以即使 Makoto 可以更多地受到关注，我仍然会说我对这个处理方式感到满意。话说我有点 较少的 对我们没有得到一个满意的事实 插入歌曲 伴随着新的进化，因为这么长时间没有一个人只会让人感到痛苦。在这个阶段，我只能假设它被推迟到壁虎兽最终数码进化时，但作为动画的常规内容是坚实的 背景音乐 是的，如果没有一些声音，数码宝贝的战斗就不会完全一样，而且它仍然是一个 特许经营权 我所希望的约定 节奏突破 曾经坚持过。

我很高兴战斗的结束至少弥补了这一点，因为Shademon恳求Haruko不要抹去Makoto或她母亲的记忆以及痛苦的记忆，并且看到Shademon愿意为她走多远让她最终接受他作为她的另一半。经历了所有的戏剧性事件之后，我几乎以为她是被安排加入我们其他好斗的清洁工孩子们的行列，但她却决定去和她妈妈团聚，这对她来说似乎是一个足够幸福的结果。与此同时，桑尼失去了一切，除了被京打了一些当之无愧的拳头，考虑到他自己造成了多少这样的后果，很难对他产生任何同情。尽管具有赛博朋克美学，但我真的没想到这部剧会如此努力地展示在一个根本破碎的系统中感受到巅峰的渴望会对人们的身体和精神造成多大的伤害。尽管如此，正如诚本人所说，尽管那些处于顶层的人拥有所有的奢侈品，他们却没有数码兽。他对现在的生活很满意，这表明真正抵制要求完美的体系的唯一方法就是离开它并拥抱不完美。

等级：

数码宝贝节拍 目前正在 Crunchyroll 上播放。

《巨魔 3》发售日期 这是粉丝们密切关注的事情，尤其是在 Netflix 的挪威怪物系列《巨魔 2》取得惊人成功之后。导演乌索格通过大量、具有破坏性的场景和情感丰富的角色弧线，将民间传说带入生活。

因此，以下是有关该系列的未来以及最新《巨魔 3》发布日期预估、新闻和更新的所有信息。

《巨魔 3》的预计发行日期是多少？

《巨魔 3》的发布日期预计为 2026 年。

目前，官方还没有确认《巨魔3》，也没有发布任何信息。尽管如此，考虑到《魔发精灵》和《魔发精灵2》的上映间隔了三年，《魔发精灵3》可能会在2026年上映。此外，时间很快就会揭晓这部电影是否会上映。此外，片尾彩蛋的场景以悬念结束了故事，为该系列提供了充足的扩展机会。

《巨魔 3》新闻和更新

根据最近有关《巨魔 3》的更新和新闻，当导演 Roar Uthaug 被问及该系列的潜在扩展时，他对 Netflix 的 Tudum 表示，“我真的很喜欢身处这个巨魔宇宙中……如果我们要继续这个传奇，我看到了如何进一步扩展它的巨大潜力。”

这部电影以一位与挪威政府合作的勇敢古生物学家为中心。当一种巨大的古代生物从山中的沉睡中醒来时，就会发生这种情况。当巨大的巨魔向奥斯陆进军时，混乱随之而来。团队急忙找出其根源并阻止灾难的发生。

影片演员包括伊内·玛丽·威尔曼、金·S·法尔克-约根森、麦兹·舍加德·佩特森、萨拉·科拉米、乔恩·凯蒂尔·约翰森、加德·B·艾兹沃尔德、阿克塞尔·阿尔玛斯、特隆德·马格南等。

《Where Winds Meet》的开发者对其受欢迎程度以及全球玩家对免费游戏《Soulslike》的反应感到震惊。

该游戏已成为今年最热门的游戏之一，在短短两周内就吸引了 900 万玩家，并于 2025 年 11 月 23 日达到了 251,008 名 Steam 玩家的历史最高水平。它与《Clair Obscur》和《Hades 2》等游戏一起跻身 Dexerto 年度最佳游戏榜单。

《Where Winds Meet》由 Everstone Studio 开发，将自由探索与高空武术运动、神话故事讲述和社交生态系统融为一体。玩家可以在水面上冲刺、在空中滑翔、在只狼式的决斗中招架，并揭开广阔的古代中国的谜团。

正是这种时尚战斗、自由和世界建设的融合吸引了全球大量观众，其开发者表示，这种全球性的成功让他们感到惊讶。

WWM 开发者对全球发布感到震惊

首席制作人 Beralt Lyu 在接受 FRVR 采访时表示，团队希望这款游戏能找到粉丝，但事实并非如此。 “我们希望它能找到观众，那些喜欢我们试图创造的自由和神秘感的玩家，”他说。 “但是两周内就有 900 万玩家……这个数字确实让我们所有的内部期望都落空了。”

人气的突然飙升也改变了中国工作室内部的氛围，团队在全球范围内取得了新的成功。 “工作室里的气氛很难用语言来形容。”琉继续说道。 “这绝对是一种自豪和兴奋。看到多年的努力工作引起这么多人的共鸣，这种感觉是独一无二的。”

网易游戏

吕说，兴奋伴随着新的期望，但他补充说，观看玩家在线分享战斗片段、传说理论和武术掌握本身就是一种奖励。

“看到玩家在社交媒体上分享他们的故事，掌握武术，并深入了解传说……这同时令人难以置信的激励和令人难以置信的谦卑。”

至于接下来的内容，随着 12 月 11 日新区域的到来，风相逢的内容更新并没有放缓，据说覆盖了开封近三分之一的地区。如果这还不够，移动版本将于 12 月 12 日第二天推出，让新玩家和现有玩家可以随时随地体验游戏。

• Gumslinger 带着 Gumslinger 2: Ducks and Nukes 重返 iOS 和 Android
• 使用古怪的武器在快节奏的基于物理的枪战中一决高下
• 潜入 12 个不同的世界，装备超过 150 种不同的武器来使用和升级

早在布娃娃物理学被引入时，它们就被认为是革命性的。然后他们就被认为是过时的了。现在呢？他们被认为很搞笑。至少《Gumslinger 2: Ducks & Nukes》的情况确实如此，该手机热门游戏的续作将于 2026 年初推出。

对于那些不了解的人来说，《古姆斯林格》会让你与对手进行一场殊死的枪战。虽然事情一开始很简单，而且是狂野西部主题，但事情很快就变得奇怪了。当你从单纯的子弹切换到向对手发射电锯、核武器等时，或者当你击中对手时，会出现古怪的粘性物理现象。

想想帮派野兽与地狱夸特的混合，你的挑战不仅是打败你的对手，还要应对你的软糖角色的古怪控制。游戏有 12 个不同的世界、150 种可供使用和滥用的武器，以及前面提到的粘糊糊的物理原理，绝对值得一看。

给作品涂胶

《古姆斯林格》是 2021 年 Google Play 独立游戏节的获奖者，该系列可能不是排行榜冠军，也没有吸引数百万玩家，但它触及了游戏成为一种流行爱好的核心，即有趣。

考虑到这一点，《古姆斯林格 2》看起来是理想的续集。保留吸引玩家的核心内容，但通过新的视觉效果和（至关重要的）大量新内容来扩展它！因此，请密切关注并立即在 iOS 和 Android 上进行预注册。

如果您需要了解去年的一些热门版本，那么为什么不深入研究我们的一些热门列表呢？我们对 2025 年（迄今为止）最佳手机游戏进行了排名，供您仔细阅读并找到您可能错过的所有发布！

您是否想知道 Google 照片如何识别您的脸部并将您的照片堆叠在一起？这就是 CNN（卷积神经网络）的工作原理，它根据相似特征对图像进行分类。 CNN 是人工智能领域中的一种神经网络，它允许计算机系统非常准确地处理视觉信息。因此，要了解有关深度学习中 CNN 的更多信息，请跟随我们下面的解释。

深度学习中的 CNN 是什么？

CNN 或卷积神经网络是深度学习中一种特殊类型的神经网络，旨在处理网格状数据，特别是图像。虽然有不同类型的神经网络可以分析图像，但它们很难识别图像中的模式，因为它们将每个像素视为独立的特征。基本上，系统分析每个像素的计算量变得巨大。

另一方面，CNN 可以更有效地识别视觉数据中的模式。深度学习中的 CNN 工作方式类似于人类处理图像或任何视觉信息的方式。我们不会分析每一个像素，相反，我们的大脑会识别边缘、形状、纹理，并逐渐识别完整的物体，如面部、汽车或动物。

基本上，深度学习中的 CNN 是指这种类型的神经网络，它遵循分层方法来识别视觉信息。

CNN 实际上是如何工作的？

卷积神经网络 (CNN) 具有分层架构，其中每一层都从图像中提取复杂的特征。首先，卷积层是最重要的一层，它使用小过滤器在图像上滑动。它寻找图像中的特定模式。它可以检测基本细节，例如水平线、垂直线或边缘。

随着网络的深入，过滤器开始识别复杂的模式，如曲线和纹理。逐渐地，网络识别出整个对象。举个例子，当你拿着一个小放大镜并将其移动到一幅画上时，你会环顾四周以检查这幅画。类似地，卷积层在图像上滑动并执行数学运算来查找某些特征是否存在。

现在，池化层采用这些提取的特征并减少数据的空间维度。它只是意味着它只保留每个区域最强的信号，以便网络可以有效地处理数据。现在，CNN 中的全连接层利用这些提取的特征对图像进行分类。

如果 CNN 被训练来识别动物，那么根据从先前层提取的所有特征，您会得到“该图像包含一只狗”。这就是人工智能识别图像中物体的方式。

CNN 的起源故事

CNN背后的发展非常有趣。 Yann LeCun 被广泛认为是现代 CNN 的创造者，他在 1989 年推出了一种可以识别手写数字的网络。然而，早在 1980 年，日本计算机科学家福岛邦彦就推出了“Neocognitron”，为分层网络如何处理视觉信息奠定了基础。

福岛的 Neocognitron 确实远远领先于时代，引入了许多关键概念，例如 CNN 中使用的分层特征检测。然而，LeCun 添加了用于训练 CNN 的反向传播，使网络能够自动从数据中学习。在某种程度上，LeCun 普及了 CNN 的使用。

2012 年发生了重大进展，当时 Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever 和 Geoffrey Hinton 推出了一种名为 AlexNet 的 CNN，它以大幅优势赢得了 ImageNet 竞赛，击败了所有其他传统方法。这表明，只要有足够的数据和计算能力，CNN 就可以超越传统的视觉分析方法。

CNN 是如何训练的？

要训​​练 CNN，您需要大量标记数据。基本上，要对图像进行分类，您需要数百万张带有图像描述的图像。该网络现在进行预测，将其与正确答案进行比较，并调整其参数以提高准确性和性能。这个过程称为反向传播，它会重复数百万次，直到网络学会识别图像中的模式。

CNN 的未来

虽然 CNN 在人工智能 (AI) 领域产生了巨大影响，但视觉变换器 (ViT) 等新技术正在表现出更好的性能和准确性。这些基本上是基于 Transformer 的模型，它使用补丁序列来处理图像，而不是使用卷积滤波器。当然，ViT 更准确、更强大，但它们也需要更多的计算资源。

从这个意义上说，CNN 更加高效，并且可以在计算资源有限的边缘设备（例如手机）中使用。无论如何，CNN 极大地推进了深度学习领域，因为它最终允许计算机系统处理和理解视觉信息。

阿俊沙

热衷于 Windows、ChromeOS、Android、安全和隐私问题。热衷于解决日常计算问题。