卷积神经网络基础之百度飞浆课程笔记

卷积神经网络基础之百度飞浆课程笔记 卷积神经网络的基础知识主要有卷积、池化、激活函数、批归一化和Dropout等理论和技巧共五部分，下面将逐一展开进行介绍。 卷积（Convolution） 卷积计算 卷积在数学中是一种积分变换的方法，可能大家对这个也不太关心，在卷积神经网络中，卷积层的实现方式实际上是数学中定义的互相关运算，通常是用滑动窗口的点积运算来完成，如下图 卷积计算过程（来自百度飞浆深度学

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