卷积神经网路综述

摘要 深度学习善于从大量数据中挖掘越来越抽象的特征表示，而这些特征表示有很好的泛化能力。随着数据集数量的显著增加和计算机处理能力的显著增强，深度学习在目标检测、计算机视觉、自然语言处理、语音识别和语义分析等领域效果显著。深度学习是包含多级非线性变换的层级机器学习方法。 卷积神经网络通过局部连接（卷积核）、权值共享（同一个卷积核遍历一个样本）及池化操作（最大化、均值化）有效降低网络的复杂度、减少参数

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