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卷积神经网络(CNN,ConvNet)及其原理详解

卷积神经网络CNN,有时被称为 ConvNet)是很吸引人的。在短时间内,它们变成了一种颠覆性的技术,打破了从文本、视频到语音等多个领域所有最先进的算法,远远超出了其最初在图像处理的应用范围。

CNN 由许多神经网络层组成。卷积和池化这两种不同类型的层通常是交替的。网络中每个滤波器的深度从左到右增加。最后通常由一个或多个全连接的层组成:


卷积神经网络的一个例子
图 1 卷积神经网络的一个例子

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