【小彥子老師】評論

(A) Convolutional neural network--卷積神經網路（convolutional neural networks，CNN）由一個或多個卷積層和頂端的全連通層（對應經典的神經網路）組成，同時也包括關聯權重和池化層（pooling layer）。這一結構使得卷積神經網路能夠利用輸入資料的二維結構。(B) Recursive neural network--遞歸神經網路（recursive neural network）是具有樹狀階層結構且網路節點按其連線順序對輸入信息進行遞歸的人工神經網路（Artificial Neural Network, ANN），是深度學習（deep learning）算法之一 。(C) Supervised learning--監督學習，又叫有監督學習，監督式學習，是機器學習的一種方法。(D) Turing testing--圖靈測試（英語：Turing test）是英國電腦科學家圖靈於1950年提出的思想實驗，目的在測試機器能否表現出與人一樣的智慧型水平。(E) Deep belief networkstworks--深度置信網路（deep belief networks，DBN）是一種包含多層隱單元的概率生成模型，可被視為多層簡單學習模型組合而成的複合模型。