本文介绍了卷积神经网络（CNN）的基础知识，并提供了一个简单的Python实现。通过DeepLearnToolbox的结构，按照《Notes on Convolutional Neural Networks》进行编写。文中提到，在实现过程中遇到的问题，如加入sigmoid后的不收敛，最终选择了简化版的代码，去除了subsampling层的sigmoid。同时，由于Python中的convolution函数效率较低，作者建议使用其他工具，如DeepLearnToolbox，以提高运算速度。
一.引入：
CNN这个模型实在是有些年份了，最近随着深度学习的兴起又开始焕发青春了，把imagenet测试的准确度提高了非常多，一个是Alex的工作，然后最近好像Zeiler又有突破性的成果，可惜这些我都没看过，主要是imagenet的数据太大了，我根本没有可能跑得动，所以学习的积极性有些打折扣。不说那么多，还是先实现一个最基础的CNN再说吧：
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