CNN原理及tensorflow代码实现

1、CNN的引入 在人工的全链接神经网络中，每相邻两层之间的每一个神经元之间都是有边相连的。当输入层的特征维度变得很高时，这时全链接网络须要训练的参数就会增大不少，计算速度就会变得很慢，例如一张黑白的 28×2828×28 的手写数字图片，输入层的神经元就有784个，以下图所示：  python   若在中间只使用一层隐藏层，参数 ww 就有 784×15=11760784×15=11760 多个

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