[机器学习] UFLDL笔记 - Convolutional Neural Network - 反向传播与梯度计算

前言 　　本文是我在学习卷积神经网络（Convolutional Neural Network）时的笔记，内容涉及CNN的反向传播、梯度计算等，主要解释了反向传播中Conv层（卷积层）和池化层（Pooling层）之间误差的传递过程和数学表达形式，本文参考资料是Andrew Ng老师在UFLDL Tutorial中的相关章节。关于CNN的笔记在网络上很多了，本文不再详述各种概念细节，只对其中容易混淆

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