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一、深度学习算法
1、人工神经网络结构文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-623364.html
2、卷积神经网络文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-623364.html
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根据数据类型的不同，对一个问题的建模有不同的方式。在机器学习或者人工智能领域，人们首先会考虑算法的学习方式。在机器学习领域，有几种主要的学习方式。将算法按照学习方式分类是一个不错的想法，这样可以让人们在建模和算法选择的时候考虑能根据输入数据来
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人工神经网络的灵感来自其生物学对应物。生物神经网络使大脑能够以复杂的方式处理大量信息。大脑的生物神经网络由大约1000亿个神经元组成，这是大脑的基本处理单元。神经元通过彼此之间巨大的连接（称为突触）来执行其功能。 人体神经元模型，下如图： 接收区 （
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前馈神经网络（Feedforward Neural Network,FNN）也称为多层感知器（实际上前馈神经网络由多层Logistic回归模型组成） 前馈神经网络中，各个神经元属于不同的层 每层神经元接收前一层神经元的信号，并输出到下一层 输入层：第0层 输出层：最后一层 隐藏层：其他中间层 整个网络
鱼类识别系统。使用Python作为主要编程语言开发，通过收集常见的30种鱼类（‘墨鱼’, ‘多宝鱼’, ‘带鱼’, ‘石斑鱼’, ‘秋刀鱼’, ‘章鱼’, ‘红鱼’, ‘罗非鱼’, ‘胖头鱼’, ‘草鱼’, ‘银鱼’, ‘青鱼’, ‘马头鱼’, ‘鱿鱼’, ‘鲇鱼’, ‘鲈鱼’, ‘鲍鱼’, ‘鲑
神经元不仅接收其他神经元的信息，也能接收自身的信息。 循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一类具有短期记忆能力的神经网络，可以更方便地建模长时间间隔的相关性 常用的参数学习可以为BPTT。当输入序列比较长时，其计算时间和空间要求随时间线性增长，可以
