深度学习
Introducing convolutional networks:卷积神经网络介绍
卷积神经网络中有三个基本的概念:局部感受野(local receptive fields),
共享权重( shared weights),
池化( pooling)。
与前面的神经网络不同,在这里我们用下图中的矩阵来表示输入神经元。
在cnn中,输入层的一个区域(例如,5 * 5)对应下一层隐含层中的一个神经元,这个区域就是一个局部感受野。如下图所示:
通过在输入矩阵中滑动局部感受野来对应隐含层中的神经元,如下图所示:
这样对于28*28的输入,我们就得到了一个25*25的隐含层。这个25*25的隐含层其实就是用来描述输入的一个特征。