[人工智能]【小记】学习记录

小白的浅显理解，有了深入了解再更改，

卷积神经网络在二维主要进行图像识别，一维进行时序预测，卷积层主要是提取特征图，通过卷积核来一步一步的进行，卷积核相当于一个手电筒，在二维数组中照到的地方为感知域，卷积核的目的就是一个特征提取器，通过权重和参数来进行提取；全连接层是寻找最符合特定类别的特征，并具有相应的权重，全连接层输入可以来自卷积层，池化层，激活函数，输出一个n维向量，n是可能类别的总数，n中的数值代表各个特征可能的出现的概率。

神经网络的多层嵌套是为了学习更高层次的特征。