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1，什么样的数据适合用卷积神经网络处理

当然是图像了，具体点说就是一个数据点，跟它的上下左右数据有关联的话，就适合用卷积。

什么样的数据适合用卷积神经网络处理

2，介绍卷积神经网络cnn和 dnn 有什么区别

CNN是指卷积神经网络吗？神经元就是指一个带权重W和偏置B，以及激活方程f的一个单元 输入I和输出O的关系是 O = f(WI+B)

介绍卷积神经网络cnn和 dnn 有什么区别

3，convolutional是什么意思

convolutional networks卷积网络如果你对这个答案有什么疑问，请追问，另外如果你觉得我的回答对你有所帮助，请千万别忘记采纳哟！

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4，人工智能需要什么基础

人工智能主要由三个板块组成,分别为算法、算力与数据。 算法层面,目前主流的算法为深度学习,常见的算法包括卷积神经网络、循环神经网络以及生成对抗网络; 算力层面,主要包含AI计算架构以及各种AI芯片; 数据层面,包含数据采集、数据清洗、数据标注等。 以上这些内容构成AI行业的基础。

5，径向基神经网络和卷积神经网络的区别

BP网络用于函数逼近时，权值的调节采用的是负梯度下降法，这种调节权值 的方法有它的局限性，既存在着收敛速度慢和局部极小等缺点。而径向基神经网络在逼近能力、分类能力和学习速度等方面均优于BO网络。 从理论上讲，RBF网络和BP网络一样可近似任何的连续非线形函数，两者的主要差别在于各使用不同的作用函数，BP网络中的隐层节点使用的是Sigmoid函数，其函数值在输入空间中无限大的范围内为非零值，而RBF网络的作用函数则是局部的。
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6，神经网络深度学习的几个基础概念

从广义上说深度学习的网络结构也是多层神经网络的一种。传统意义上的多层神经网络是只有输入层、隐藏层、输出层。其中隐藏层的层数根据需要而定，没有明确的理论推导来说明到底多少层合适。而深度学习中最著名的卷积神经网络CNN，在原来多层神经网络的基础上，加入了特征学习部分，这部分是模仿人脑对信号处理上的分级的。具体操作就是在原来的全连接的层前面加入了部分连接的卷积层与降维层，而且加入的是一个层级。输入层 - 卷积层 -降维层 -卷积层 - 降维层 -- .... -- 隐藏层 -输出层简单来说，原来多层神经网络做的步骤是：特征映射到值。特征是人工挑选。深度学习做的步骤是 信号->特征->值。 特征是由网络自己选择。

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