卷积神经网络（CNN）
核心：卷积操作 一、内容 卷积神经网络（CNN）是一种特殊结构的神经网络，因含卷积层的卷积操作而得名，具有很强的特征提取能力，这里对卷积神经网络的各层概念及计算过程做一笔记，对于它的深层理解见仁见智吧。 一般CNN各层分别为输入层、卷积层、下采样层、全连接层、输出层。该方法最初针对图像问题提出来的，也最早应用于图像问题，其最显著的一个特性就是对当前特征图局部范围内特征的提取。它的三个特征是局部感受
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