卷积神经网络CNN从科普到入门（搬运整理）

卷积神经网络入门（搬运整理）

为了便利所有入门的伙伴们，本人整理了下（个人认为讲解的比较好的资料）CNN卷积神经网络资料，希望可以帮助到和我一样的小白。

CNN从科普到入门

卷积操作（建议详见数字图像处理的图像增强部分），本人也把链接贴进来，嘻嘻！
图像卷积
https://www.cnblogs.com/xiaojianliu/p/9075872.html

在进入CNN详解之前，先放一些基础知识讲解（一些本人搬运的链接）

First——全连接神经网络

全连接网络（或者说就是普普通通的前馈神经网络+BP算法）
全连接神经网络
https://blog.youkuaiyun.com/weixinhum/article/details/79273480

Second——softmax层

全连接+Softmax
https://blog.youkuaiyun.com/blogshinelee/article/details/84826837
softmax层的实现
https://blog.youkuaiyun.com/l691899397/article/details/52291909
（说实话个人感觉就像是获取权重分配，类似熵权法、AHP法等等的操作）

接下来进入正题！！！

深入学习卷积神经网络

建议结合前面的东西有选择的看，会更容易理解！
放上链接：
深入学习卷积神经网络
https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/9754072.html

OKK！！！到此为止，你就明白了CNN的原理，不过代码实现似乎是另一种困难，┭┮﹏┭┮

笔者也要努力学习ing~~~