cnn是什么意思？
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1.前馈神经网络
这是最基本的神经网络类型。得益于技术的进步和发展，开发者可以添加更多的隐藏层，而不必过于担心其计算时间过长。
深度学习技术教父GeoffHinton在1990年提出反向传播算法后，前馈神经网络开始被广泛应用。
2.卷积神经网络(CNN)
在卷积神经网络(CNN)普及之前，人们使用了很多算法对图像进行分类。
人们过去常常从图像中创建特征，然后将这些特征输入到分类算法中，例如支持向量机(SVM)。
有些算法还把图像的像素级值作为特征向量。
例如，用户可以训练具有784个特征的支持向量机(SVM)，其中每个特征是2828的图像像素值。
3.递归神经网络(LSTMGRU注意)
卷积神经网络(CNN)主要对图像的含义进行分类，而递归神经网络(RNN)主要对文本的含义进行分类。
递归神经网络(RNN)可以帮助人们学习文本的序列结构，其中每个单词都依赖于前一个单词或前一句中的一个单词。
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