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能夠提取出圖片邊緣特征的網絡是什么？
能夠提取出圖片邊緣特征的網絡是卷積層。
卷積神經網絡中每層卷積層（Convolutional layer）由若干卷積單元組成，每個卷積單元的參數都是通過反向傳播算法最佳化得到的。卷積運算的目的是提取輸入的不同特征，第一層卷積層可能只能提取一些低級的特征如邊緣、線條和角等層級，更多層的網路能從低級特征中迭代提取更復雜的特征。
卷積神經網絡
卷積神經網絡（Convolutional Neural Network,CNN）是一種前饋神經網絡，它的人工神經元可以響應一部分覆蓋范圍內的周圍單元，對于大型圖像處理有出色表現。
卷積神經網絡由一個或多個卷積層和頂端的全連通層（對應經典的神經網絡）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絡能夠利用輸入數據的二維結構。與其他深度學習結構相比，卷積神經網絡在圖像和語音識別方面能夠給出更好的結果。這一模型也可以使用反向傳播算法進行訓練。相比較其他深度、前饋神經網絡，卷積神經網絡需要考量的參數更少，使之成為一種頗具吸引力的深度學習結構。
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