多层感知器

神经网络

激活函数

感知器

可以通过移动分割超平面将不同特征的数据进行分类的模型

卷积神经网络

交替配置卷积层和池化层，通常将接受最后的池化层输出的神经网络配置在最终输出侧

卷积层的处理相当于对图像进行滤波处理

0×-1 + 1×0 + 1×1… =3

池化

池化层对在卷积层中检测到的特征进行分类和压缩

例如，识别手写字母图像时，位置会出现偏差

在池化层，要删除图像的详细信息，努力解决这些偏差

 

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