3.2 深度神经网络架构

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3.2 深度神经网络架构 3.2 深度神经网络架构在人工智能核心算法原理的框架下，继探讨了神经网络的基础概念后，本章（第三章：神经网络与深度学习）深入至深度学习的核心——深度神经网络（DNN）。3.2 节将聚焦于深度神经网络的架构，即如何组织和连接神经元层，以构建能够处理复杂任务的模型。引言：什么是深度神经网络架构？深度神经网络区别于传统（浅层）神经网络的关键在于其拥有多个隐藏层。这里的“深度”直接指代网络中顺序连接的层数。架构则描述了这些层的类型、数量、每层神经元的连接方式（全连接、局部连接等）、层之间的连接模式（顺序、并行、跳跃连接等）以及其他辅助组件（如激活函数、归一化层、池化层等）的配置。