摘要：常見(jiàn)的深度學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)架構(gòu)有深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等,并且?guī)в芯矸e結(jié)構(gòu)的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)被大量應(yīng)用于研究過(guò)程中。深度學(xué)習(xí)也已經(jīng)在圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理和生物科學(xué)等領(lǐng)域取得重大成就。對(duì)深度學(xué)習(xí)原理和TensorFlow架構(gòu)進(jìn)行深入研究,并且對(duì)CNN算法進(jìn)行分析。通過(guò)對(duì)手寫數(shù)字的識(shí)別來(lái)比較CNN算法與回歸模型,驗(yàn)證CNN算法的優(yōu)越性。最后使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)圖像識(shí)別、車牌識(shí)別和文本分類等進(jìn)行實(shí)際應(yīng)用證實(shí)其應(yīng)用效果優(yōu)于其他算法,準(zhǔn)確率明顯提高。