1、人工神经网络，在图片和与视频分析，自然语言处理上应用。
2、卷积：（批量过滤器）对一段信息进行处理，加强数据的连续性。
3、批量过滤器，总结出小块特征信息（边缘信息），一步步（卷积）扩大特征。
4、在卷积中，在压缩过程中，会丢失信息，使用池化（pooling）解决该问题。
5、池化（pooling）：卷积不压缩信息，压缩通过池化实现，提高准确性。
6、常见卷积过程输入，卷积，池化，卷积，池化，两层全连接网络层（fully connected），分类
1、人工神经网络，在图片和与视频分析，自然语言处理上应用。
2、卷积：（批量过滤器）对一段信息进行处理，加强数据的连续性。
3、批量过滤器，总结出小块特征信息（边缘信息），一步步（卷积）扩大特征。
4、在卷积中，在压缩过程中，会丢失信息，使用池化（pooling）解决该问题。
5、池化（pooling）：卷积不压缩信息，压缩通过池化实现，提高准确性。
6、常见卷积过程输入，卷积，池化，卷积，池化，两层全连接网络层（fully connected），分类
相关文章：