卷积神经网络结构基本单元层有哪些？
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输入层：输出特征矩阵卷积层：进行卷积运算池化层：进行pooling缩小维度中间激活层：可有可无，一般为ReLU类的计算简单的激活函数对特征值修正这里卷积层、池化层、中间激活层可以重复全连接层：将特征矩阵集合向量化最后激活层：将向量化特征转换成标签。
谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创
CNN（卷积神经网络）、RNN（循环神经网络）、DNN（深度神经网络）的内部网络结构有什么区别？
如下：1、DNN：存在着一个问题——无法对时间序列上的变化进行建模写作猫。然而，样本出现的时间顺序对于自然语言处理、语音识别、手写体识别等应用非常重要。
对了适应这种需求，就出现了另一种神经网络结构——循环神经网络RNN。2、CNN：每层神经元的信号只能向上一层传播，样本的处理在各个时刻独立，因此又被称为前向神经网络。
3、RNN：神经元的输出可以在下一个时间戳直接作用到自身，即第i层神经元在m时刻的输入，除了（i-1）层神经元在该时刻的输出外，还包括其自身在（m-1）时刻的输出！
介绍神经网络技术起源于上世纪五、六十年代，当时叫感知机（perceptron），拥有输入层、输出层和一个隐含层。输入的特征向量通过隐含层变换达到输出层，在输出层得到分类结果。
早期感知机的推动者是Rosenblatt。在实际应用中，所谓的深度神经网络DNN，往往融合了多种已知的结构，包括卷积层或是LSTM单元。
CNN卷积神经网络结构有哪些特点？
局部连接，权值共享，池化操作，多层次结构。
1、局部连接使网络可以提取数据的局部特征；2、权值共享大大降低了网络的训练难度，一个Filter只提取一个特征，在整个图片(或者语音/文本)中进行卷积；3、池化操作与多层次结构一起，实现了数据的降维，将低层次的局部特征组合成为较高层次的特征，从而对整个图片进行表示。
cnn全称是什么？
CNN的全称是ConvolutionalNeuralNetwork，是一种前馈神经网络。由一个或多个卷积层、池化层以及顶部的全连接层组成，在图像处理领域表现出色。
本文主要讲解CNN如何在自然语言处理方面的运用。
卷积神经网络主要用于提取卷积对象的局部特征，当卷积对象是自然语言文本时，比如一个句子，此时其局部特征是特定的关键词或关键短语，所以利用卷积神经网络作为特征提取器时相当于词袋模型，表示一个句子中是否出现过特定的关键词或关键短语。
用在分类任务上，相当于提取出对于分类最有用的特征信息。
cnn简介：现在，CNN已经成为众多科学领域的研究热点之一，特别是在模式分类领域，由于该网络避免了对图像的复杂前期预处理，可以直接输入原始图像，因而得到了更为广泛的应用。
在图像处理中，往往把图像表示为像素的向量，比如一个1000×1000的图像，可以表示为一个1000000的向量。在上一节中提到的神经网络中，如果隐含层数目与输入层一样，即也是1000000时。
以上内容参考：百度百科-卷积神经网络。