解卷积网络（DN）
解卷积网络（DN：Deconvolutional networks），又称为逆图形网络（IGNs：inverse graphics networks），是逆向的卷积神经网络。想象一下，给一个神经网络输入一个“猫”的词，就可以生成一个像猫一样的图像，通过比对它和真实的猫的图片来进行训练。跟常规CNN一样，DN也可以结合FFNN使用，但没必要为这个新的缩写重新做图解释。它们可被称为深度解卷积网络，但把FFNN放到DNN前面和后面是不同的，那是两种架构（也就需要两个名字），对于是否需要两个不同的名字你们可能会有争论。需要注意的是，绝大多数应用都不会把文本数据直接输入到神经网络，而是用二元输入向量。比如<0,1>代表猫，<1,0>代表狗，<1,1>代表猫和狗。CNN的池化层往往也是被对应的逆向操作替换了，主要是插值和外推（基于一个基本的假设：如果一个池化层使用了最大池化，你可以在逆操作的时候生成一些相对于最大值更小的数据）。