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卷积神经网络〔CNN〕;卷积神经网络是一种特殊的深层的神经网络模型，它的特殊性表达在两个方面，一方面它的神经元间的连接是非全连接的，?另一方面同一层中某些神经元之间的连接的权重是共享的〔即相同的〕;全连接和局部连接;数据输入层
卷积层
鼓励函数
池化层
全连接层;卷积层〔特征映射层〕;通过与其它层的输出联合使用可生成特征图，用于对某些运算的结果进行平滑,其目标是为神经网络引入非线性;常见的鼓励函数;常见的鼓励函数;常见的鼓励函数;常见的鼓励函数;池化层〔特征提取层〕;池化层特征提取展示;全连接层将全连接层连接的前层转化为卷积核为1*1的卷积，也就是一个向量，最后产生的向量就是可以使用一些分类器进行分类，此时的特征是通过提取出来的有效特征。;CNN的结构图
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