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深度学习——卷积神经网络(CNN)简介

卷积神经网络简介

前言

在了解卷积神经网络之前,我们务必要知道:什么是神经网络(Neural Networks),关于这个,我们已经在深度学习简介的 第二部分有所介绍。这里就不赘述了。在了解了神经网络的基础上,我们再来探究:卷积神经网络又是什么呢?当中的“卷积”这个词,又意味着什么呢?

一.如何理解卷积

1.1什么是卷积

先说点题外话,那就是这个“卷积”。刨除深度学习领域,即使是在完全没有接触深度学习之前,有相当一部分大学生,都会在本科阶段学习过一个词:卷积函数。卷积函数是说,在R1上,f(x)与g(x)是可积的,那么二者的卷积就是:
h ( x ) = ∫ − ∞ + ∞ f ( x ) g ( x − γ ) d γ = ( f ∗ g ) ( x ) h(x) = \int_{-\infty}^{+\infty}f(x)g(x-\gamma)d\gamma=(f*g)(x) h(x)=+

到此这篇深度学习——卷积神经网络(CNN)简介的文章就介绍到这了,更多相关内容请继续浏览下面的相关推荐文章,希望大家都能在编程的领域有一番成就!

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