深度神经网络的结构有什么层,人工智能的基本概念是什么

深度神经网络的结构有什么层,人工智能的基本概念是什么

卷积神经网络的层次结构：数据输入层（InputLayer）卷积层（ConvolutionalLayer）激活层（ReluLayer）池化层（PoolingLayer）全连接层（FLayer）1.数据输入层数据输入层主要是卷积神经网络的层次结构包括：数据输入层/输入层卷积计算层/CONV层激励层/ReLU层池化层/池化层connectlayer/FClayerinputlayer(Inputlayer)输入数据，通常

˙＾˙ 2.由五层卷积层和三层全连接组成。输入图像大小为三通道224×224，网络尺寸比LeNet(32×32)大很多。3.所有卷积层都使用ReLU作为非线性映射函数，使模型收敛速度更快。4.可以根据需要在多个GPU上进行单层或多层设计；最后一个隐藏层将信息传输到输出层神经元以进行进一步的处理。处理然后将信息处理结果输出到外界。 在互连的网络结构中，任意两个节点之间都可能存在连接。

神tainsonehiddenlayer，即三层结构，如下图： 多层感知器层完全连接。

以卷积层为主的神经网络层就是卷积神经网络（CNN）。常见的卷积神经网络主要由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层等组成。 神经网络由卷积神经网络和图像神经网络层组成，是深度学习最重要的数据结构。 大致可以分为三层。神经网络的第一层称为输入层。输入层包含的神经元数量等于单个实例包含的特征数量。输入层只负责输入数据，不负责输入数据。

stride=2,padding=1（下采样，有padding：尺寸缩小一半）2.池化层1.池化层原理（1）操作过程：池化层的操作是根据平均值或最大值进行权重，减少窗口内的像素作为输出。在窗口内，仅在CNN结构中，经过多个卷积层和池化层后，才有一个或多个全连接层与MLP类似，全连接层中的每个神经元都与前一层中的所有神经元完全连接。全连接层可以集成卷积层或池化层。