卷积神经网络包含的网络结构(卷积神经网络的具体原理)

4、 2、目前的卷积神经网络一般是由卷积层、汇聚层和全连接层交叉堆叠而成的前馈神经网络，使用反向传播算法进行训练。 卷积神经网络有三个结构上的特性：部连接，权重共享以及汇聚。 这些特性使卷积神经网络具有一定程度上的平移、缩放和旋转不变性。

1、 卷积神经网络的基本结构由以下几个部分组成：输入层，卷积层，池化层，活函数层和全连接层。 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一。

3、 卷积神经网络主要结构有：卷积层、池化层、和全连接层组词。 一、卷积层 卷积核是一系列的滤波器，用来提取某一种特征我们用它来处理一个，当图像特征与过滤器表示的特征相似时，卷积作可以得到一个比较大的值。

2、 2、卷积神经网络的基本结构由以下几个部分组成：输入层，卷积层，池化层，活函数层和全连接层。 3、目前的卷积神经网络一般是由卷积层、汇聚层和全连接层交叉堆叠而成的前馈神经网络，使用反向传播算法进行训练。 卷积神经网络有三个结构上的特性：部连接，权重共享以及汇聚。