[027] 深度學習--學習筆記（5）CNN與ResNe的理論基礎
一、CNN的提出 ① 硬件設備的滯後網絡 1980年，Yann LeCun在作手寫數字識別時，以全鏈接層的形式構建神經網絡，假設這個網絡有四層，那麼最終會產生236K個參數量，並且每一個參數都是浮點型Float，即須要236K * 4 = 944K (Byte) 的運存空間。但當時計算機（AT＆T DSP）芯片纔有256K (Byte) 的運存空間，因此這個網絡沒法實現運行。app ② 從生物視
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