在这篇综述中，我们的目标是在这个快速增长的领域提供尽可能多的新想法和前景。不仅涉及到二维卷积，还涉及到一维和多维卷积。首先，这篇综述首先简单介绍了CNN的历史。第二，我们提供CNN的概述。第三，介绍了经典的和先进的CNN模型，特别是那些使他们达到最先进的结果的关键点。第四，通过实验分析，得出一些结论，并为函数选择提供一些经验法则。第五，介绍了一维、二维和多维卷积的应用。最后，讨论了CNN的一些有待解决的问题和有发展前景的方向，为今后的工作提供参考。

五、OpenPose库OpenPose人体姿态识别项目是美国卡耐基梅隆大学（CMU）基于卷积神经网络和监督学习并以Caffe为框架开发的开源库。可以实现人体动作、面部表情、手指运动等姿态估计。适用于单人和多人，具有极好的鲁棒性。是世界上首个基于深度学习的实时多人二维姿态估计应用，基于它的实例如雨后春笋般涌现。其理论基础来自Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields ，是CVPR 2017的一篇论文，作者是

端到端 只是一堆用于音频分类的端到端架构。 架构的输入是原始音频信号的向量。 输出是softmax层，该层将音频分类为10类。 来自以下论文的模型： RawNet：Jung，Jee-weon等。 “ Rawnet：先进的端到端深度神经网络，使用原始波形进行与文本无关的说话者验证。” arXiv预印本arXiv：1904.08104（2019）。 1DCNN，1D Gammatone：Abdoli，Sajjad，Patrick Cardinal和Alessandro Lameiras Koer

数学AI 输入一张包含数学计算题的图片，输出识别出的数学计算式以及计算结果。请查看系统文档说明来运行程序。注意，这是一个半开源的项目，目前上传的版本只能处理简单的一维加减乘除算术表达式（如果想要识别更复杂的表达式，可以参考数学公式识别的论文）。可以参考的代码是前面的字符识别部分以及整个算法处理框架。 整个程序使用python实现，具体处理流程包括图像预处理，字符识别，数学公式识别，数学公式语义理解，结果输出。 我在TensorFlow上实现了一个lenet5的卷积神经网络识别数学字符，训练使用