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1. 卷积层
卷积层是神经网络中最常见的层级结构之一，其作用是在输入数据中提取特征。卷积层的输入是一个三维矩阵，即图像。在卷积层中，会使用多个卷积核对输入数据进行卷积操作，从而得到一个特征图。卷积层的输出可以作为下一层的输入，同时也可以通过池化层进行下采样。
2. 池化层
池化层的作用是对卷积层的输出进行下采样，从而减小特征图的大小。池化层通常有两种类型，即最大池化和平均池化。最大池化会选择特征图中最大的值作为输出，而平均池化则会计算特征图中所有值的平均值作为输出。
3. 全连接层
全连接层通常是神经网络中的最后一层，其作用是将前面层级的输出进行分类。全连接层的输入是一个一维向量，其长度等于前面层级输出的节点数。在全连接层中，会使用多个神经元对输入数据进行加权求和，并通过激活函数进行非线性变换，最终得到输出值。
4. 归一化层
归一化层是一种新型的层级结构，其作用是对输入数据进行归一化处理。归一化层可以减小神经网络中的梯度消失问题，从而提高训练速度和准确率。目前，归一化层已经被广泛应用于各种类型的神经网络中。
5. 循环层
循环层是一种特殊的层级结构，其主要作用是对序列数据进行处理。循环层的输入是一个时间序列，其输出也是一个时间序列。在循环层中，会使用循环神经网络对输入数据进行处理，从而得到一个输出序列。循环层可以应用于语音识别、自然语言处理等领域。
人工智能技术中的层级结构是神经网络的核心组成部分，其作用是对输入数据进行处理，从而得到更加复杂的特征表示。卷积层、池化层、全连接层、归一化层和循环层是人工智能技术中最常见的层级结构，它们在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域中都有广泛的应用。随着人工智能技术的不断发展，层级结构也将不断完善和创新，为人工智能技术的应用带来更多的可能性。
