卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的共性？卷積神經(jīng)網(wǎng)絡是一類乾坤二卦卷積層計算出且具備底結構的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡，是深度學習的代表算法之一。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡具高表征學習能力，都能夠按其階層結構對鍵入信息并且平移變分類，但也被一般稱“

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的共性？

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡是一類乾坤二卦卷積層計算出且具備底結構的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡，是深度學習的代表算法之一。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡具高表征學習能力，都能夠按其階層結構對鍵入信息并且平移變分類，但也被一般稱“平移增加人工神經(jīng)網(wǎng)絡”。

對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的研究始于二十世紀80至90年代，時間服務器延遲網(wǎng)絡和LeNet-5是初幾會出現(xiàn)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡；

在二十一世紀后，伴隨著深度學習理論的提出和數(shù)值計算設備的改進，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡得到了快速發(fā)展，并被源源不斷運用于計算機視覺、自然語言處理等領域。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡仿造生物的視知覺機制構建，也可以進行監(jiān)督學習和非監(jiān)督執(zhí)行學習。

其流露層內(nèi)的卷積核參數(shù)網(wǎng)絡共享和層間再連接的稀疏性讓卷積神經(jīng)網(wǎng)絡能夠以較大的計算量對格點化特征，的或像素和音頻進行學習、有比較穩(wěn)定的效果且對數(shù)據(jù)就沒額外的特征工程要求。

用connection怎么造句？簡單一點的，謝謝？

end-did-end訓練：端到端的訓練，從遠古時期輸入經(jīng)神經(jīng)網(wǎng)絡換取終于預估的結果，沒有中間結果不需要人工干預。

skipconnection連接到：一種網(wǎng)絡結構，出處ResNet，神經(jīng)網(wǎng)絡中的高速公路，讓某些數(shù)據(jù)流到后面若干卷積層真接和更低級的特征圖做融合為一，剩余大量上古時代信息；

concatenation連接到：有所不同input在channel層面的拼接方法。

bp神經(jīng)網(wǎng)絡和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的區(qū)別？

一、計算方法完全不同

1、BP神經(jīng)網(wǎng)絡：是一種按照誤差緩速能傳播算法訓練的多層反饋控制神經(jīng)網(wǎng)絡。

3、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡：乾坤二卦卷積層換算且本身一定的深度結構的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡。

二、用途不同

1、BP神經(jīng)網(wǎng)絡：

（1）函數(shù)步步逼近：用鍵入向量和相應的輸出向量訓練一個網(wǎng)絡步步逼近一個函數(shù)；

（2）模式識別：用一個時間待定的輸出向量將它與輸入向量交流站了起來；

（3）類型：把鍵入向量所定義的合適并且分類；

（4）數(shù)據(jù)壓縮：減少作為輸出向量維數(shù)以便于日后傳輸或存儲。

3、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡：可運用于圖像識別、物體識別等計算機視覺、自然語言處理、物理學和遙感信息科學等領域。

直接聯(lián)系：

BP神經(jīng)網(wǎng)絡和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡都都屬于前饋控制神經(jīng)網(wǎng)絡，三者都不屬于人工神經(jīng)網(wǎng)絡。因此，三者原理和結構相同。

三、作用不同

1、BP神經(jīng)網(wǎng)絡：本身很強的非線性映射能力和柔性高的網(wǎng)絡結構。網(wǎng)絡的中間層數(shù)、各層的神經(jīng)元個數(shù)可據(jù)詳細情況輸入修改，另外緊接著結構的差異其性能也所相同。

2、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡：具高表征學習能力，也能按其階層結構對然后輸入信息接受平移變分類。