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層 (深度學習)

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,或层次,是深度学习模型模型架构中的一种结构或網路拓撲,它从上一层获取信息,然后将信息传递给下一层。深度学习中有几个著名的层,即卷积神经网络中的卷积层[1]和最大池化层[2][3]。基本神经网络中的全连接层和ReLU层。循環神經網路中的RNN[4][5][6]自动编码器中的解卷积层等。

與新皮質層次的相異

深度學習新皮質的分層方式有本質上的分別:深度學習的分層取決於網路拓撲新皮質的分層取決於層內的同質性

參見

參考文獻

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