深度学习中常用的图像模型名词讲解

深度学习是一种机器学习的分支，其应用在图像识别领域广泛。在深度学习模型中，常用的图像模型包括卷积神经网络（CNN），循环神经网络（RNN），全连接神经网络（FNN）等。其中CNN是最常用的图像分类模型，其利用卷积核对图像特征进行提取，并通过池化层进行降维。RNN可以对序列数据进行建模，常常应用于文本生成和语音识别等领域。FNN则是由多个全连接层组成的神经网络，用于处理非图像数据的分类和回归问题。学习深度学习图像模型的名词，是深度学习的入门必备知识。