深入卷積神經網絡背後的數學原理

來源：AI科技大本營 摘要：在計算機神經視覺技術的發展過程中，卷積神經網絡成爲了其中的重要組成部分，本文對卷積神經網絡的數學原理進行了介紹。 文章包括四個主要內容：卷積、卷積層、池化層以及卷積神經網絡中的反向傳播原理。在卷積部分的介紹中，作者介紹了卷積的定義、有效卷積和相同卷積、跨步卷積、3D卷積。 在卷積層部分，作者闡述了連接切割和參數共享對降低網絡參數學習量的作用。在池化層部分，作者介紹了池化

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