卷积神经网络学习笔记

Maggie张张

于 2017-05-10 18:12:35 发布

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分类专栏： data mining & machine learning 文章标签：神经网络卷积神经网络

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本文深入探讨卷积神经网络（CNN）的概念，从卷积的数学运算意义到其在神经网络中的应用。重点阐述了CNN为何适合图像处理，包括局部感知减少参数数量、参数共享以及池化操作如何帮助防止过拟合和提取关键特征。通过经典LeNet5结构实例，展示了CNN的基本构成，说明了其在图像识别任务中的重要作用。

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一、理解卷积
首先，卷积是一种数学运算，从二维离散的卷积操作来理解这种运算的意义。摆出二维离散卷积公式：

C (x, y) = \sum - \infty \infty

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