神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)方法（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何入門）

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• 1、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò):卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò):卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用領(lǐng)域包括如下：自然語(yǔ)言處理：CNN可以用于自然語(yǔ)言處理任務(wù)，例如文本分類、情感分析、語(yǔ)言模型等。通過(guò)將文本轉(zhuǎn)換為矩陣形式，CNN可以學(xué)習(xí)文本中的特征并對(duì)其進(jìn)行分類或生成。

CNN的全稱是Convolutional Neural Network，是一種前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。由一個(gè)或多個(gè)卷積層、池化層以及頂部的全連接層組成，在圖像處理領(lǐng)域表現(xiàn)出色。本文主要講解CNN如何在自然語(yǔ)言處理方面的運(yùn)用。

并在機(jī)器翻譯和問(wèn)答系統(tǒng)等領(lǐng)域取得了較好的效果 。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，CNN或ConvNet）是一種具有 局部連接、權(quán)重共享 等特性的深層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是受生物學(xué)上感受野的機(jī)制而提出。

卷積層的主要作用如下：卷積層是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）中的核心組成部分，其主要作用是從輸入數(shù)據(jù)中提取特征并進(jìn)行特征映射。特征提?。壕矸e層通過(guò)卷積運(yùn)算從輸入數(shù)據(jù)（如圖像）中提取局部特征。

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