11.神经网络与机器学习（十）—卷积神经网络（CNN）
1）引言 我们之前的神经网络结构都是全连接的。也就是说：每一个输入神经元的都和相邻层的每一个神经元连接。但是这种连接带来的数据量太大了。以我们之前的一个三层神经元举例[784,30,10]。从输入层到隐藏层有：（784+1）*30=23550个参数。这只是一个三层的神经网络，更不要说深度学习了。因此，人们想出了各种连接架构。比如说：卷积神经网络架构。 2）基本概念 卷积神经网络的每一层都是是一个二
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