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卷积神经网络相对于BP神经网络多了个感受野机制。感受野就是视觉感受区域的大小。在卷积神经网络中， 感受野是CNN中的某一层输出结果的一个元素对应输入层的一个映射。LeNet网络结构图：输入层。

前馈神经网络（feedforward neural network），简称前馈网络，是人工神经网络的一种。在此种神经网络中，各神经元从输入层开始，接收前一级输入，并输入到下一级，直至输出层。整个网络中无反馈，可用一个有向无环图表示。前馈神经网络是最早被提出的人工神经网络，也是最简单的人工神经网络类型。按照前馈神经网络的层数不同，可以将其划分为单层前馈神经网络和多层前馈神经网络。

TensorFlow的安装anaconda的安装版本信息：版本对应关系查询网站：https://docs.floydhub.com/guides/environments/1.1 文件下载清华大学镜像库：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/1.2 安装路径：E:\Anaconda3.41.3 工作路径的修改1.3.1安装目录如下：1

RNN主要用来处理序列数据，在传统的神经网络模型中，是从输入层到隐含 层再到输出层，每层内的节点之间无连接，循环神经网络中一个当前神经元的输出与前面的输出也有关，网络会对前面的信息进行记忆并应用于当前神经元的计算中，隐藏层之间的节点是有连接的，并且隐藏层的输入不仅包含输入层的输出还包含上一时刻隐藏层的输出。理论上，RNN可以对任意长度的序列数据进行处理。一个RNN可认为是同一网络的多次重复执行，每

Rhino模型开发到网页展示一种开发路径

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