2、 ResNet (Residual Neural Network，残差网络)由微软研究院何凯明等人提出的，通过在深度神经网络中加入残差单元（Residual Unit）使得训练深度比以前更加高效。 ResNet在2015年的ILSVRC比赛中夺得冠军，ResNet的结构可以极快的加速超深神经网络的训练，模型准确率也有非常大的提升。

1、   一、定义：在机器视觉系统中，线缆是连接图像采集端与图像处理端的桥梁，是完成图像数据传输和相机控制的媒介。 线缆的好坏直接影响到所传输数据的质量。

4、 简而言之，RBF神经网络其实就是，具有不同激活函数和应用方向的前馈网络。 【4】DeepFeedForword(DFF)深度前馈神经网络【4】DFF深度前馈神经网络DFF深度前馈神经网络在90年代初期开启了深度学习的潘多拉盒子。

3、 Paddle提供了基于PennTreeBank(PTB)数据集的经典循环神经网络LSTM语言模型实现,通过学习训练数据中的序列关系,可以预测一个句子出现的的概率。 Paddle也提供了基于PennTreeBank(PTB)数据集的经典循环神经网络GRU语言模型实现,在LSTM模型基础上做了一些简化,保持效果基本持平的前提下,模型参数更少、速度更快。