機器學習與模式識別【卷積神經網絡】
重要應用：圖像識別領域 網絡結構： 卷積神經網絡的特點：每一個隱藏層神經元並非連接到所有的像素點的上面去，它只是連接到某一個局部的區域上，經過一個局部區域的特徵提取到了隱藏層，隱藏層再經過一次非線性變換，經過池化層，最後經過全連接網絡，從而輸出 卷積層 超參數，卷積核大小、移動步長、填充 池化層 1.降低對微小位置變化的敏感性 2.減少網絡參數，提高泛化能力 卷積網結構：
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