循環神經網絡（RNN）入門

以前學習了卷積神經網絡（CNN），在這裏再簡單介紹一下卷積神經網絡的原理。算法 一個典型的卷積神經網絡爲：網絡 輸入 -> 卷積 -> RelU -> 池化 -> RelU -> 卷積 -> ... -> 池化 -> 全鏈接層 -> 輸出函數 對於CNN來講，並非全部上下層神經元都能直接相連，而是經過「卷積核」做爲中介。而經過max pooling等操做能夠進一步提升魯棒性。CNN不只能夠用於圖像

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