卷积神经网络
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了卷积神经网络相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
参考技术A 一般由卷积层，汇聚层，和全连接层交叉堆叠而成，使用反向传播算法进行训练（反向传播，再重新看一下）卷积神经网络有三个结构上的特性：局部连接，权重共享以及子采样
滤波器filter 卷积核convolution kernel
局部连接，其实就是根据时间，权重递减 最后为0 参数就传播不到远处了
局部连接 乘以 滤波器 得特征映射
互相关，是一个衡量两个序列相关性的函数，
互相关和卷积的区别在于 卷积核仅仅是否进行翻转，因此互相关也可以称为 不翻转卷积
使用卷积 是为了进行特征抽取，卷积核 是否进行翻转和其特征抽取的能力无关。
当卷积核是可以学习的参数，卷积和互相关是等价的，因此，其实两者差不多。
Tips：P是代表特征映射
以上是关于卷积神经网络的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章