希望你现在能理解一个卷积神经网络的这种架构了。 Tôi hy vọng bạn hiểu kiến trúc của một CNN bây giờ.
因此，再次回到卷积神经网络和神经网络之间的差异。 Vì vậy, một lần nữa trở lại với sự khác biệt giữa CNN và mạng lưới thần kinh.
与其他深层结构相比，卷积神经网络在图像和语音应用方面都开始显示出更好的效果。 So với những kiến trúc sâu khác, mạng neuron tích chập đang bắt đầu thể hiện kết quả vượt trội trong các ứng dụng hình ảnh và giọng nói.
整个神经网络有一个损失函数，我们为神经网络开发的所有贴士和技巧，仍然适用于卷积神经网络。 Toàn bộ mạng có chức năng mất và tất cả các mẹo và thủ thuật mà chúng tôi đã phát triển cho các mạng thần kinh vẫn được áp dụng trên CNN.
他们利用近年来在一种称为深度卷积神经网络的机器学习上取得的进步。 Họ tận dụng những tiến bộ được thực hiện trong những năm gần đây về một loại hình học máy được gọi là mạng lưới thần kinh tích chập sâu (Deep neurone network).
这使用了卷积神经网络，使机器能够识别代码，这些代码通常根据打印的时间和地点而有所不同。 Điều này được sử dụng các mạng thần kinh tích chập để cho phép nhận dạng mã của máy thường có thể xuất hiện khác nhau tùy thuộc vào thời điểm và địa điểm chúng được in.
这一技术使用卷积神经网络来实现对代码的机器识别，而这些代码通常会因打印时间和地点的不同而呈现出不同的外观。 Điều này được sử dụng các mạng thần kinh tích chập để cho phép nhận dạng mã của máy thường có thể xuất hiện khác nhau tùy thuộc vào thời điểm và địa điểm chúng được in.
区域建议网络是一种全卷积神经网络，它能够共享检测区域，并在每个位置同时预测出目标边界及客观得分。 Mạng tư vấn khu vực là một mạng lưới thần kinh tích chập hoàn toàn, chia sẻ các khu vực phát hiện và đồng thời dự đoán ranh giới mục tiêu và điểm số khách quan tại mỗi địa điểm.
然后使用卷积神经网络来识别和转录在该区域中写的内容，甚至是非英语单词或非拉丁字母的语言，例如阿拉伯语和印地语。 Sau đó, nó sử dụng một mạng thần kinh xoắn ốc để nhận diện và biên dịch nội dung được viết trong vùng đó, kể cả các từ không phải Tiếng Anh hay các ký tự không phải Tiếng Latin, như Ả-rập và Hindi.
然后它使用卷积神经网络来识别和转录在该区域中写的内容，甚至是非英语单词或非拉丁字母表，例如阿拉伯语和印地语。 Sau đó, nó sử dụng một mạng thần kinh xoắn ốc để nhận diện và biên dịch nội dung được viết trong vùng đó, kể cả các từ không phải Tiếng Anh hay các ký tự không phải Tiếng Latin, như Ả-rập và Hindi.
Điện thoại