卷積神經網絡（CNN）理論學習之經典BP算法

簡介 卷積神經網絡（Convolutional Neural Network）的結構相似於神經網絡，能夠看作是對其的改進。它利用局部鏈接、權值共享、多核卷積、池化四個手段大大下降了參數的數目，使得網絡的層數能夠變得更深，而且可以合理的隱式的提取特徵。CNN主要用來識別位移、縮放及其餘形式扭曲不變性的二維圖形。因爲其特徵檢測層經過訓練數據進行學習，隱式地從訓練數據中進行學習，避免了顯式的特徵抽取；再

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