人工智能-深度学习

全连接层（Fully Connected Layer），也称为密集连接层（Dense Layer），是深度学习神经网络中最常用的一种层，通常用于将卷积层、池化层等的特征提取结果进行分类或回归等任务。

池化层是卷积神经网络中的一个重要组成部分，通常用于降低特征图的尺寸和复杂度，从而减少计算量和参数量，同时还能够提高模型的鲁棒性。

卷积层是卷积神经网络中的核心层之一，它使用卷积操作来提取输入数据的特征。在这个过程中，卷积层使用一组可学习的卷积核来对输入数据进行卷积操作，并生成一个新的特征图，其中每个元素表示特定位置和尺寸的特征。

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种特殊的神经网络结构，主要用于图像和语音等信号处理任务，其最大的特点是能够自动提取输入数据的特征。

梯度下降是一种优化算法，用于最小化一个目标函数。在机器学习中，我们通常使用梯度下降来更新神经网络的权重，以最小化损失函数。

前馈神经网络（Feedforward Neural Network）是一种最简单的神经网络模型，也是深度学习中最基础的模型之一。