本文探讨了神经网络与深度神经网络的区别，深度学习的起源及重要性。重点讲解了卷积神经网络（CNN）的工作原理、特性，包括其在图像处理中的优势，如平移不变性、稀疏连接和权重共享，以及在模式分类领域的广泛应用。
神经网络与深度神经网络有什么区别
谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创
卷积神经网络和深度神经网络的区别是什么
深度学习的概念源于人工神经网络的研究写作猫。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。
多层神经网络是指单计算层感知器只能解决线性可分问题，而大量的分类问题是线性不可分的。
克服单计算层感知器这一局限性的有效办法是，在输入层与输出层之间引入隐层（隐层个数可以大于或等于1）作为输入模式“的内部表示” ，单计算层感知器变成多（计算）层感知器。
补充：深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。基于深信度网(DBN)提出非监督贪心逐层训练算法，为解决深层结构相关的优化难题带来希望，随后提出多层自动编码器深层结构。
此外Lecun等人提出的卷积神经网络是第一个真正多层结构学习算法，它利用空间相对关系减少参数数目以提高训练性能。
深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。
卷积神经网络通俗理解
。
卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网
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