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常见的深度学习的学习架构有深度神经网络、卷积神经网络和递归神经网络等,并且带有卷积结构的深度学习网络被大量应用于研究过程中。深度学习也已经在图像识别、自然语言处理和生物科学等领域取得重大成就。对深度学习原理和TensorFlow架构进行深入研究,并且对CNN算法进行分析。通过对手写数字的识别来比较CNN算法与回归模型,验证CNN算法的优越性。最后使用卷积神经网络对图像识别、车牌识别和文本分类等进行实际应用证实其应用效果优于其他算法,准确率明显提高。