Many state-of-the-art computer-vision systems work along similar lines.

　　许多尖端计算机视觉模拟系统都采用类似的原理运行。

　　The uniqueness of ConvNets lies in where they get their filters.

　　卷积神经网络的独特之处在于它们的滤光器已经做得登峰造极。

　　Traditionally, these were simply plugged in one by one, in a laborious manual process thatrequired an expert human eye to tell the machine what features to look for, in future, at eachlevel.

　　以往，滤光器只是一个接一个地接通。这一过程由手工完成，极为繁琐，需要一名专家全程用肉眼观察，然后向机器下达指令，告诉它下一步检索什么样的特征。

　　That made systems which relied on them good at spotting narrow classes of objects but ineptat discerning anything else.

　　于是，依靠手动操作滤光器的计算机视觉系统，可以识别的物体类别十分有限，而无法分辨其他更多的东西。

　　Dr LeCun s artificial visual cortex, by contrast, lights on the appropriate filtersautomatically as it is taught to distinguish the different types of object.

　　相比之下，勒存博士的人工视觉皮层，可以在按照设定程序识别不同类型的物体时，自动接通相应的滤光器。

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