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卷积神经网络原理;
1.人工神经网络需要大量的连接；不太适合图像，尤其是大尺寸图像，因为运算效率较低
28*28的手写字体图像，和现在动辄4640*1680的图像，从764个输入神经元到800万多个输入神经元
2.对图像而言，人工神经网络没有利用图像本身的特征，如平移不变性及图像中像素的空间邻域特点
3.因此，LeCun提出了卷积神经网络，卷积神经网络=先进行图像的滤波操作→再进行人工神经网络(含BP)
卷积是图像处理中滤波器/滤波操作的别名而已，只是滤波器的权值能够自动更新、自动求最优的权值。;
卷积神经网络—卷积运算示例讲解;
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一、图像的卷积操
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