深度學習筆記（一）

1.1 CNN基本原理 CNN的基本結構包括兩層，其一爲特徵提取層，每個神經元的輸入與前一層的局部接受域相連，並提取該局部的特徵。一旦該局部特徵被提取後，它與其它特徵間的位置關係也隨之確定下來；其二是特徵映射層，網絡的每個計算層由多個特徵映射組成，每個特徵映射是一個平面，平面上所有神經元的權值相等。特徵映射結構採用影響函數核小的sigmoid函數作爲卷積網絡的激活函數，使得特徵映射具有位移不變性。

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