深度學習|卷積神經網絡（CNN）介紹（前篇）
01 — 回顧 以上推送了神經網絡相關的介紹性內容和相關的基礎理論，包括： 神經網絡的基本結構：輸入層，隱含層，輸出層； 批隨機梯度下降算法（mini-batch SGD）； 前向傳播，激活函數； 反向傳播求參數的偏導，四個公式； 手寫字數據集的mini-batch SGD 源碼實現（藉助BP算法求參數偏導）； 對隱藏層的感性認識，神經網絡的隱含層是如何從具體到抽象層層構建的。 以上闡述了深度神經
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