很多人认为人工智能是一个新兴的技术，其实并不是这样的，人工智能从被提出到现在有了几十年的时间，足以发现人工智能的历史悠久。而人工智能中有一个十分重要的内容，那就是深度学习。深度学习在人工智能的发展下也经历了很大的改进，我们在这篇文章中给大家介绍一下这些关于深度学习的内容。
深度学习中有很多东西是进行全连接网络的，很多人对于全连接网络的好处不是十分清楚的，全连接网络的好处是，最大程度让整个网络节点不会漏掉。但是深度学习要处理的是万级以上的海量数据，要对海量数据进行全连接处理，是一种非常重的模式，训练过程中，收敛速度会很慢。而和卷积网络处理数据相比较而言，就是比较轻的模式，可以在训练中，较少更新权重、明显快于全连接网络地完成收敛。
卷积网络处理数据过程除了一般处理方式，也就是将所有卷积的数据汇总，还有池化层处理的方式。池化层处理，主要分为两种路径，一种是取最大值，一种是取平均值。无论是哪种路径，目的都在于对数据进行又一次特征提取，减少下一层的数据处理量，同时获得相对抽象、模糊的信息，提高泛化性，这些内容的目标是找到所有人的共性。当然，上面提到的池化层会对信息进行模糊化处理，算是一种有损压缩。与之对应的，是整个卷积神经网络，在卷积核对输入向量进行特征提取的过程，这种过程就是将高维向量映射成低维向量，其实也是一种有损压缩。
到这里，我们可以明白卷积神经网络可以解决什么的问题了。卷积网络处理神经元通过权值共享加快训练过程中的收敛速度，现在我们可以发现，卷积网络处理数据可以解决的另一个问题：减少噪声、讹误对分类的影响。
在这篇文章中我们给大家介绍了很多关于卷积网络处理数据的知识，这些内容都是能够帮助大家更好地理解深度学习的内容。卷积网络处理数据的方式其实也是十分明确的，同样也是很简洁的，这些就能够减小差错，得到一个更加准确的结果。希望这篇文章能够更好地帮助大家理解深度学习的知识。
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