卷积神经网络(CNN)基本原理和公式推导

卷积神经网络是一种前馈型神经网络, 受生物天然视觉认知机制启发而来的. 如今, CNN 已经成为众多科学领域的研究热点之一, 特别是在模式分类领域, 因为该网络避免了对图像的复杂前期预处理, 能够直接输入原始图像, 于是获得了更为普遍的应用. 可应用于图像分类, 目标识别, 目标检测, 语义分割等等. 本文介绍可用于图像分类的卷积神经网络的基本结构.html 深度学习是一种特殊的机器学习，经过学习

>>阅读原文<<