很多人認為人工智慧是乙個新興的技術，其實並不是這樣的，人工智慧從被提出到現在有了幾十年的時間，足以發現人工智慧的歷史悠久。而人工智慧中有乙個十分重要的內容，那就是深度學習。深度學習在人工智慧的發展下也經歷了很大的改進，我們在這篇文章中給大家介紹一下這些關於深度學習的內容。
深度學習中有很多東西是進行全連線網路的，很多人對於全連線網路的好處不是十分清楚的，全連線網路的好處是，最大程度讓整個網路節點不會漏掉。但是深度學習要處理的是萬級以上的海量資料，要對海量資料進行全連線處理，是一種非常重的模式，訓練過程中，收斂速度會很慢。而和卷積網路處理資料相比較而言，就是比較輕的模式，可以在訓練中，較少更新權重、明顯快於全連線網路地完成收斂。
卷積網路處理資料過程除了一般處理方式，也就是將所有卷積的資料彙總，還有池化層處理的方式。池化層處理，主要分為兩種路徑，一種是取最大值，一種是取平均值。無論是哪種路徑，目的都在於對資料進行又一次特徵提取，減少下一層的資料處理量，同時獲得相對抽象、模糊的資訊，提高泛化性，這些內容的目標是找到所有人的共性。當然，上面提到的池化層會對資訊進行模糊化處理，算是一種有失真壓縮。與之對應的，是整個卷積神經網路，在卷積核對輸入向量進行特徵提取的過程，這種過程就是將高維向量對映成低維向量，其實也是一種有失真壓縮。
到這裡，我們可以明白卷積神經網路可以解決什麼的問題了。卷積網路處理神經元通過權值共享加快訓練過程中的收斂速度，現在我們可以發現，卷積網路處理資料可以解決的另乙個問題：減少雜訊、訛誤對分類的影響。
在這篇文章中我們給大家介紹了很多關於卷積網路處理資料的知識，這些內容都是能夠幫助大家更好地理解深度學習的內容。卷積網路處理資料的方式其實也是十分明確的，同樣也是很簡潔的，這些就能夠減小差錯，得到乙個更加準確的結果。希望這篇文章能夠更好地幫助大家理解深度學習的知識。
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