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18.模式识别技术的发展趋势

18.1深度学习在模式识别中的应用

18.1.1深度学习的基本原理

深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，通过多层神经网络模型来学习数据的高层次特征。深度学习模型通常包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）等。这些模型在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果。

卷积神经网络（CNN）

卷积神经网络（CNN）是深度学习中最常用的模型之一，特别适用于处理图像数据。CNN通过卷积层、池化层和全连接层等结构来提取图像的局部特征和全局特征。

原理

卷积层：卷积层通过卷积