CNN卷积神经网络的前向传播
CNN的前向传播 1. 输入层到卷积层的前向传播 假设输入的是RGB的彩色图像，因此输入X是3个矩阵，分别对应了R,G,B的矩阵。 因为输入层是三个维度，因此卷积层一个filter的维度也是3. a表示当前层的输出，上标表示层数。σ表示激活函数，一般是Relu, *表示卷积操作，W表示卷积核 可以发现，CNN和标准的BPNN的前向传播很相似，只是，CNN不只是矩阵的乘积，还有张量的卷积。 CN
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