深度學習----CNN卷積神經網絡之簡介說明及內部計算介紹

一、定義 二、梯度下降法 三、卷積神經網絡模型（CNN） 3.1、後向傳播算法計算梯度 3.2、卷基層 3.3、池化層 3.4、激活函數 例子：Sigmoid函數 3.5、全連接層 四、深度學習的應用領域 一、定義                    深度學習（Deep Learning）是利用多層神經網絡結構，從大數據中學習現實世界中各類事物能直接用於計算機計算的表示形式（如圖像中的事物、音頻

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