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cnn神经网络层次分析,以下神经网络不属于CNN的算法是

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一般来说神经-3/的架构可以分为三类:前馈神经-3/:这是实际应用中最常见的神经1234566 。理解一篇文章中的四个基本神经 网络结构，原文链接:更多干货在我的个人博客里，欢迎关注 ， 刚入门神经 网络，经常到很多神经 。神经 网络看起来复杂多样，但架构只有三种，前馈神经 网络，循环网络，对称连接/12344 。

1、卷积 神经 网络CNN在图像识别问题应用综述(20191219这两天在公司做PM实习 ， 主要是自学一些CV知识，从而了解产品在解决图像识别和图像搜索的一些问题 。主要的学习方式是从知网上检索近三年国内计算机视觉和物体识别方面的6.7篇博士和博士论文 。由于时间关系，我们会继续更新图片相似度计算中的学习结果(为了搜索图片)，在这里总结一下这两天的学习结果 。你会看到计算机视觉解决具体物体识别问题的基本过程和原理(主要是卷积/神经网络CNNs-3/CNNs) ， 但这里不会深入到技术实现层面 。

2、卷积 神经 网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN卷积神经网络(卷积神经网络，CNN)图像识别的问题本质上是一个分类问题 。比如我们要区分猫和狗，那么就需要建立一个模型，把照片扔进去之后模型能输出猫或者狗的概率是多少 。做图像识别的时候，首先是要提取图片的特征，那么如何提取图片的特征呢？前向全连接网络前面提到了，我们可以尝试用前向全连接网络提取 。

所以一个画面是由一个三维向量组成的 ， 一个维度是100长 ， 一个维度是100宽，另一个维度是R、G、B3通道 。将这个三维向量拉直为一维向量 ， 长度为100*100*3 。我们在分辨一张图片的时候，往往会观察到图片的局部和最重要的特征 。例如，如果图片中有一只鸟，我们可以通过它的嘴、眼睛和爪子知道它是一只鸟 。

3、卷积 神经 网络CNN(ConvolutionalNeuralNetwork【cnn神经网络层次分析,以下神经网络不属于CNN的算法是】上图的计算过程是这样的:首先我们可以把右边的卷积，可以叫做滤波器或者内核，覆盖到左边的第一个区域，然后按照对应的位置分别乘加，3 * 1 1 * 1 2 * 1 0 * 0 0 * 1 * (1) 8 * (1按照上面的计算方法，逐渐向右移动一个步长(步长可以设置为1，2，...)，然后向下移动 ， 逐步计算对应的值，得到最终值 。

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