CNN：（區域性感知+權共享機制：讓一組神經元使用相同的連線權）
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（CNN主要用來識別位移、縮放及其他形式扭曲不變性的二維圖形。由於CNN的特徵檢測層通過訓練資料進行學習，所以在使用CNN時，避免了顯示的特徵抽取，而隱式地從訓練資料中進行學習；再者由於同一特徵對映面上的神經元權值相同，所以網路可以並行學習，這也是卷積網路相對於神經元彼此相連網路的一大優勢。卷積神經網路以其
區域性感知+權共享機制：讓一組神經元使用相同的連線權 和池化
提出：全連線的結構下會引起引數數量的膨脹，容易過擬合且區域性最優。影象中有固有的區域性模式可以利用，所以，提出了CNN，並不是所有上下層神經元都能直接相連，而是通過“卷積核”作為中介。同一個卷積核在所有影象內都是共享的，影象通過卷積操作後仍然保留原來的位置關係。 複合多個“卷積層”和“取樣層”對輸入
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