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该类神经网络在语音识别和机器翻译技术中有着广泛的应用。

4.卷积神经网络
卷积神经网络 (CNN) 使用多层感知器的变体。CNN 包含一个或多个卷积层。这些层可以完全互连，也可以池化。

在将结果传递到下一层之前，卷积层 波斯尼亚和黑塞哥维那手机号码数据库 会对输入进行卷积运算。由于这种卷积运算，网络可以更深，但参数却更少。

由于这种能力，卷积神经网络在图像和视频识别、自然语言处理和推荐系统中表现出非常有效的结果。

卷积神经网络在语义解析和释义检测方面也表现出色，还可用于信号处理和图像分类。

CNN 还用于农业图像分析和识别，其中从 LSAT 等卫星中提取天气特征来预测一块土地的生长和产量。这是卷积神经网络的图像。


卷积神经网络
5.循环神经网络（RNN）——长短期记忆
循环神经网络是一种人工神经网络，其中特定层的输出被保存并反馈到输入。这有助于预测该层的结果。

第一层的形成方式与前馈网络相同。即权重和特征之和的乘积。然而，在后续层中，循环神经网络过程开始。

从每个时间步骤到下一个时间步骤，每个节点都会记住它在前一个时间步骤中拥有的一些信息。换句话说，每个节点在计算和执行操作时都充当记忆单元。神经网络像往常一样从前端传播开始，但会记住它以后可能需要使用的信息。

如果预测错误，系统会自我学习并在反向传播过程中努力做出正确的预测。这种类型的神经网络在文本到语音的转换技术中非常有效。这就是循环神经网络的样子。

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循环神经网络（rnn）——长短期记忆
6.模块化神经网络
模块化神经网络有许多不同的网络，它们独立运作并执行子任务。不同的网络在计算过程中实际上并不相互交互或相互发送信号。它们独立工作以实现输出。

因此，通过将大型复杂的计算过程分解为独立组件，可以显著加快计算速度。由于网络之间不相互交互甚至不相互连接，因此计算速度有所提高。以下是模块化神经网络的直观表示。

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模块化神经网络
7. 序列到序列模型
序列到序列模型由两个循环神经网络组成。一个编码器处理输入，一个解码器处理输出。编码器和解码器可以使用相同或不同的参数。该模型特别适用于输入数据的长度与输出数据的长度不相同的情况。

序列到序列模型主要应用于聊天机器人、机器翻译和问答系统。