吴恩达深度学习笔记四：卷积神经网络 基础和目标检测部分

一、卷积神经网络（CNN：Convolutional neural network）： 卷积运算：矩阵对应位元素相乘而后相加，主要做用是特征提取和减小参数。深度学习中使用的是“互相关”卷积，即不进行偏转的卷积。python 滤波器（fliter）:也叫“核（kernel）”，使用具备不一样参数的滤波器能够检测图片中 垂直、水平边缘等 特征。web 两个重要的特征，能够有效解决计算机视觉等存在的参数

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