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1.简介
本文讨论了卷积神经网络(convolutional neural networks, CNNs)的推导和实现[3,4], 然后作了一个简单直接的扩展. 卷积神经网络牵涉到比权重连接更复杂的连接方式; 这种架构自身就实现了正则化(regularization). 除此以外, 卷积神经网络还在某种程度上提供了平移不变性. 这种特殊的神经网络以一种数据驱动(data-driven)的方式运行, 它假设我们希望从输入中提取某些特征来训练一组滤波器. 这里的推导是针对二维数据的, 但是容易推广到任意维数的数据.本文讨论了卷积神经网络(convolutional
