基于深度学习的神经网络算法

基于深度学习的神经网络算法包括卷积神经网络(CNN)和反向传播算法(BP)。卷积神经网络是一类具有深度结构的前馈神经网络，主要用于图像处理和模式识别任务。它通过卷积计算来提取图像中的特征，并通过多个卷积层和池化层逐步提取更高级别的特征。反向传播算法是神经网络中的一种学习算法，它通过正向传播计算损失或误差，然后通过反向传播根据误差更新网络参数，以不断缩小预测值与真实值之间的误差。这两种算法在深度学习中起到了重要的作用。\[1\]\[2\]
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- *1* *3* [深度神经网络算法有哪些,最简单的神经网络算法](https://blog.csdn.net/kfc67269/article/details/126264214)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [深度学习（二） 神经网络基础算法推导与实践](https://blog.csdn.net/qq_40772692/article/details/123046659)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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