La diferencia entre red neuronal convolucional y red neuronal bp

Los métodos de conexión son diferentes.

1. La red neuronal convolucional consta de una capa de convolución, una capa de agrupación y una capa completamente conectada. La capa de convolución extrae las características de los datos de entrada a través de operaciones de convolución y la capa de agrupación se utiliza para reducir. El mapa de características. Se utilizan capas dimensionales y completamente conectadas para asignar características a categorías de salida.

2. La red neuronal bp consta de una capa de entrada, una capa oculta y una capa de salida. Las neuronas entre cada capa están completamente conectadas. Las neuronas de la capa oculta y la capa de salida se entrenan mediante retropropagación. algoritmo, para ajustar pesos y sesgos para lograr el aprendizaje y la predicción del modelo.