神经网络学习方法（神经网络如何入门）

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本文目录一览：

• 1、神经网络:卷积神经网络(CNN)

神经网络:卷积神经网络(CNN)

卷积神经网络应用领域包括如下：自然语言处理：CNN可以用于自然语言处理任务，例如文本分类、情感分析、语言模型等。通过将文本转换为矩阵形式，CNN可以学习文本中的特征并对其进行分类或生成。

CNN的全称是Convolutional Neural Network，是一种前馈神经网络。由一个或多个卷积层、池化层以及顶部的全连接层组成，在图像处理领域表现出色。本文主要讲解CNN如何在自然语言处理方面的运用。

并在机器翻译和问答系统等领域取得了较好的效果 。卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN或ConvNet）是一种具有 局部连接、权重共享 等特性的深层前馈神经网络。卷积神经网络是受生物学上感受野的机制而提出。

卷积层的主要作用如下：卷积层是卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）中的核心组成部分，其主要作用是从输入数据中提取特征并进行特征映射。特征提取：卷积层通过卷积运算从输入数据（如图像）中提取局部特征。

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