卷积神经网络数学原理解析

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点击上方 “ 小白学视觉 ”，选择加" 星标 "或“ 置顶 ” 重磅干货，第一时间送达 作者丨Piotr Skalski 来源丨Python数据科学 翻译 | 通夜（中山大学）、had_in（电子科技大学） 本篇分享一篇关于CNN数学原理的解析，会让你加深理解神经网络如何工作于CNNs。  出于建议，这篇文章将包括相当复杂的数学方程，如果你不习惯线性代数和微分也没事，目标 不是记住这些公式，而是对下面发生的事情有一个直观的认识。 可视化和注释的完整源代码： GitHub： https://github.com/SkalskiP/ILearnDeepLearning.py 介绍 过去我们已经知道了这些紧密连接的神经网络。这些网络的神经元被分成若干组，形成连续的层layer。每一个这样的神经元都与相邻层的每一个神经元相连。下图显示了这种体系结构的一个示例。 图1. 密集连接的神经网络结构 当我们根据一组有限的人工设计的特 ………………………………