问：cnn 卷积神经网络论文多伦多大学
- 答：作为一个北美地区少数尚存的书院联邦制大学（类似于牛津大学），除常规架构外，多伦多大学目前下属有12所本科书院，各有不同的历史和特点，享有较大程度的独立财务和管理权，在市中心的主校园外，多伦多大学还有多伦多大学世嘉堡校区与多伦多大学密西沙校区两个卫星校园。
问：论文：深度卷积神经网络真的需要深（或者卷积）吗
- 答：论文包括的范围很广，如记人记事，日记、游记、人物传记、传说、新闻、通讯、小说等，都属于论文的范畴。
问：基于深度卷积神经网络进行人脸识别的原理是什么？
- 答：对工程研究，原理（How）往往来自于别的领域，CNN的图像识别是启发自视觉神经（一种被研究的最透彻的神经结构）研究的发现，人民发现人的视觉就是这么工作的，然后试着用它在机器上实现，当有足够快的电脑和多的数据时，人们兴奋的发现可以做高质量的图像识别。
原理的解释通常要晚一些。但是抽象的解释并不难：把信息一层层的抽象，最底下是像素，中间是各种特征，越往上越抽象（边，圆，胡子，高鼻梁...)。
研究科学不光是看论文：你拿一副照片贴着眼睛看，慢慢拿远大概可以帮助理解。