一文搞定卷積神經網絡——從原理到應用

文章目錄 1. 前言 2. 全連接BP神經網絡的缺點 3. 卷積神經網絡基本單元 3.1 卷積（Convolution） 3.2 填充（Padding）和步長（Stride） 3.3 完整的卷積過程 3.4 池化（Pooling) 3.5 激活函數 4. 卷積神經網絡的前向傳播過程 5. 卷積神經網絡的反向傳播過程 5.1 卷積層的誤差反傳 5.2 池化層的誤差反傳 6. 代碼實現 6.1 Num

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