您现在的位置是：首页 > 其他 当前栏目 【深度学习】之 卷积神经网络（CNN）概念 简析：名词介绍 || 为何要用卷积？ || 卷积 || 激活函数 || 池化层 || 全连接层 || CNN的优点 概念学习连接神经网络 函数 介绍 深度 激活 2023-09-27 14:25:38 时间 这次是一个纯概念的整理博客，常看 常新。仅学习使用~ Don’t judge it. Just feel it. 目录 写在前面 1、CNN的简单history 2、几个名词介绍 一、为何，要使用卷积？ 二、CNN卷积神经网络 层级结构 1、卷积（Convolution） 2、激活函数（Activation Function） 3、池化层（Pooling Layer） 4、全连接层 三、CNN的优点 写在前面 1、CNN的简单history 嘿，却是不介绍它的history。 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN），是一种 本文地址： 【深度学习】之 卷积神经网络（CNN）概念 简析：名词介绍 || 为何要用卷积？ || 卷积 || 激活函数 || 池化层 || 全连接层 || CNN的优点 相关文章 Flink-Table API(概念、基础操作、流表转换)HDFS相关概念（《机器学习》完整版系列）第12章 计算学习理论——12.1 概念类与假设空间的关系（几乎、近似、覆盖）win32 汇编基础概念整理学习Python的第九节课(异常概念、异常处理机制和自定义异常和传递异常)了解集合本质必须要知晓的概念02-堆栈【Linux】进程学习（1）---理解进程概念音视频学习系列第（一）篇---基础概念什么是概念，判断和推理步入实质性启动和建设阶段 智慧城市概念迎机遇学习笔记一：关于directx sdk的安装于一些概念Spring学习笔记（一）---概念入门
