卷積神經網路綜述

摘要 深度學習善於從大量數據中挖掘越來越抽象的特徵表示，而這些特徵表示有很好的泛化能力。隨着數據集數量的顯著增加和計算機處理能力的顯著增強，深度學習在目標檢測、計算機視覺、自然語言處理、語音識別和語義分析等領域效果顯著。深度學習是包含多級非線性變換的層級機器學習方法。 卷積神經網絡通過局部連接（卷積核）、權值共享（同一個卷積核遍歷一個樣本）及池化操作（最大化、均值化）有效降低網絡的複雜度、減少參數

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