深度学习|卷积神经网络（CNN）介绍（前篇）
01 — 回顾 以上推送了神经网络相关的介绍性内容和相关的基础理论，包括： 神经网络的基本结构：输入层，隐含层，输出层； 批随机梯度下降算法（mini-batch SGD）； 前向传播，激活函数； 反向传播求参数的偏导，四个公式； 手写字数据集的mini-batch SGD 源码实现（借助BP算法求参数偏导）； 对隐藏层的感性认识，神经网络的隐含层是如何从具体到抽象层层构建的。 以上阐述了深度神经
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