blocks|key|2691274|text|首先审查CNN的基本知识：|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|2691275|高层次介绍|unordered-list-item|offset|length|2691276|更详细的概述|2691277|在获得一些直觉之后，查看tensorflow中的python实现。根据你的教授对你的要求，探索：|2691278|语义切分|2691279|目标检测|2691280|或者基本的分类任务|2691281|关于这个主题有大量的信息，特别是针对您的特殊情况：|2691282|基于深度学习神经网络的脑肿瘤分类|2691283|基于多视角深卷积神经网络的高分辨率乳腺癌筛查|2691284|用于肺癌检测的深卷积神经网络|2691285|Google是你的朋友！|header-two|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|https://medium.com/technologymadeeasy/the-best-explanation-of-convolutional-neural-networks-on-the-internet-fbb8b1ad5df8|1|http://cs231n.stanford.edu/|2|https://www.tensorflow.org/tutorials/deep_cnn|3|http://blog.qure.ai/notes/semantic-segmentation-deep-learning-review|4|https://towardsdatascience.com/deep-learning-for-object-detection-a-comprehensive-review-73930816d8d9|5|https://towardsdatascience.com/deep-learning-for-image-classification-why-its-challenging-where-we-ve-been-and-what-s-next-93b56948fcef|6|https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2314728817300636|7|https://arxiv.org/pdf/1703.07047.pdf|8|http://cs231n.stanford.edu/reports/2017/pdfs/518.pdf^0|0|0|5|0|0|0|6|1|0|C|A|2|0|0|4|3|0|0|4|4|0|5|2|5|0|0|0|G|6|0|0|M|7|0|0|E|8|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|1O|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|C|5|D|7|1P|8|@]|9|@$E|1Q|F|1R|1|1S]]|A|$]]|$1|G|3|H|5|D|7|1T|8|@]|9|@$E|1U|F|1V|1|1W]]|A|$]]|$1|I|3|J|5|6|7|1X|8|@]|9|@$E|1Y|F|1Z|1|20]]|A|$]]|$1|K|3|L|5|D|7|21|8|@]|9|@$E|22|F|23|1|24]]|A|$]]|$1|M|3|N|5|D|7|25|8|@]|9|@$E|26|F|27|1|28]]|A|$]]|$1|O|3|P|5|D|7|29|8|@]|9|@$E|2A|F|2B|1|2C]]|A|$]]|$1|Q|3|R|5|6|7|2D|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|S|3|T|5|D|7|2E|8|@]|9|@$E|2F|F|2G|1|2H]]|A|$]]|$1|U|3|V|5|D|7|2I|8|@]|9|@$E|2J|F|2K|1|2L]]|A|$]]|$1|W|3|X|5|D|7|2M|8|@]|9|@$E|2N|F|2O|1|2P]]|A|$]]|$1|Y|3|Z|5|10|7|2Q|8|@]|9|@]|A|$]]]|11|$12|$5|13|14|15|A|$16|17]]|18|$5|13|14|15|A|$16|19]]|1A|$5|13|14|15|A|$16|1B]]|1C|$5|13|14|15|A|$16|1D]]|1E|$5|13|14|15|A|$16|1F]]|1G|$5|13|14|15|A|$16|1H]]|1I|$5|13|14|15|A|$16|1J]]|1K|$5|13|14|15|A|$16|1L]]|1M|$5|13|14|15|A|$16|1N]]]]

First review the basics of CNNs:

<ul>
<li><a href="https://medium.com/technologymadeeasy/the-best-explanation-of-convolutional-neural-networks-on-the-internet-fbb8b1ad5df8" rel="nofollow noreferrer">high level introduction</a></li>
<li><a href="http://cs231n.stanford.edu/" rel="nofollow noreferrer">a more detailed overview</a></li>
</ul>

<hr>

After you gain some intuition, look into <a href="https://www.tensorflow.org/tutorials/deep_cnn" rel="nofollow noreferrer">tensorflow</a> for python implementations. Depending on what your professor asked of you, explore:

<ul>
<li><a href="http://blog.qure.ai/notes/semantic-segmentation-deep-learning-review" rel="nofollow noreferrer">semantic segmentation</a></li>
<li><a href="https://towardsdatascience.com/deep-learning-for-object-detection-a-comprehensive-review-73930816d8d9" rel="nofollow noreferrer">object detection</a></li>
<li>or the basic <a href="https://towardsdatascience.com/deep-learning-for-image-classification-why-its-challenging-where-we-ve-been-and-what-s-next-93b56948fcef" rel="nofollow noreferrer">classification</a> task</li>
</ul>

<hr>

There is a plethora of information on this topic, especially for your particular situation:

<ul>
<li><a href="https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2314728817300636" rel="nofollow noreferrer">Classification using deep learning neural networks for brain tumors</a></li>
<li><a href="https://arxiv.org/pdf/1703.07047.pdf" rel="nofollow noreferrer">High-Resolution Breast Cancer Screening with
Multi-View Deep Convolutional Neural Networks</a></li>
<li><a href="http://cs231n.stanford.edu/reports/2017/pdfs/518.pdf" rel="nofollow noreferrer">Deep Convolutional Neural Networks for Lung Cancer Detection</a></li>
</ul>

<hr>

Google is your friend!

I'm a computer science student and one of my professors ask me if I can use cnn to make a python application which detect tumors 
can anyone please guide me if that is possible, to understand cnn and apply It on my project

Understanding cnn

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我是一名计算机科学专业的学生，我的一位教授问我是否可以使用cnn来制作一个检测肿瘤的python应用程序，如果可能的话，任何人都可以指导我，了解cnn并将其应用到我的项目中。

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