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層 (深度學習)
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層，或層次，是深度學習模型模型架構中的一種結構或網絡拓撲，它從上一層獲取信息，然後將信息傳遞給下一層。深度學習中有幾個著名的層，即卷積神經網絡中的卷積層[1]和最大池化層[2][3]。基本神經網絡中的全連接層和ReLU層。循環神經網絡中的RNN層[4][5][6]和自動編碼器中的解卷積層等。
與新皮質層次的相異
參見
- 深度學習
- 層 (新皮質)
參考文獻
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