34、卷积神经网络与文本深度学习：架构设计与索引扩展

卷积神经网络与文本深度学习：架构设计与索引扩展

卷积神经网络架构设计

卷积神经网络（CNN）在深度学习领域有着广泛的应用，其架构设计丰富多样，下面为你详细介绍几种不同的CNN架构。

池化层与ReLU组合的CNN

• 简单版本 ：由池化层和ReLU组成，池化层负责特征提取，ReLU用于分类。在池化层中，从滑动窗口中选取最大值，映射后的向量由ReLU进行分类。部分连接可看作是某些连接值为零的全连接。
• 单池化层与多ReLU层版本 ：池化层通过选取窗口代表值降低维度，第一个ReLU根据池化层映射结果计算输出值，当前ReLU的输出作为下一个ReLU的输入，最后一个ReLU计算最终输出，用于解决输入与输出间的非线性问题。
• 多池化层与多ReLU层版本 ：将单池化层扩展为多池化层，输入向量通过一系列池化层降低维度，最终由一系列ReLU计算输出向量。

以下是这几种版本的对比表格：
| 版本 | 组成 | 特点 | 应用场景 |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| 简单版本 | 池化层 + ReLU | 池化提取特征，ReLU分类 | 简单分类任务 |
| 单池化层与多ReLU层版本 | 单池化层 + 多ReLU层 | 解决非线性问题 | 复杂分类、回归任务 |
| 多池化层与多ReLU层版本 | 多池化层 + 多ReLU层 | 多次降维，多ReLU计算输出 | 高维数据处理 |

其流程可用mer