從廣義上講，深度學習的網絡結構也是壹種多層神經網絡。傳統意義上的多層神經網絡只有輸入層、隱含層和輸出層。其中隱層數取決於需要，沒有明確的理論推導來說明多少層合適。深度學習中最著名的卷積神經網絡CNN在原有多層神經網絡的基礎上增加了特征學習部分，模仿人腦對信號處理的分類。具體操作是在原來的全連通層前面增加壹個部分連通的卷積層和壹個降維層，並增加壹個層次。輸入層-卷積層-降維層-卷積層-降維層-隱層-輸出層簡而言之，多層神經網絡最初的步驟是:特征映射到值。以人工選擇為特點。深度學習的步驟是->信號；特征-& gt；價值。特征由網絡本身選擇。
上一篇:包裝設計的風格是什麽？下一篇:深圳歐藝軒玻璃鋼雕塑制作有限公司怎麽樣？