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导师：Johnson卷积网络Convolutional
Network神经元与神经网络全局感受野与局部感受野权值共享卷积运算池化卷积计算公式CNN的前向后向算法常用的
N（LeNet,AlexNet,VggNet,Net）神经元与神经网络Neurons
and
neural
networks神经元与神经网络Neurons
and
neural
networks神经元与神经网络=
+
=1
1⋮1⋯⋱⋯1⋮1⋮1⋮⋅+=⋮1+1+Neurons
and
neural
networks前向
公式：∈
×
1
,∈
×
,
∈m
×
1
, ∈
×1神经元与神经网络
=⋅
=1
1⋮1⋮1⋯⋱⋯1⋮=
11⋅⋅=
1⋅=⋮
=
⋅
=
⋮1⋅1…
⋅
1⋮1
⋅
1⋮=⋯⋱1⋅⋯⋅
= ⋅
1
=⋮1Neurons
and
neural
networks反向
公式：
∈
×
1,
∈
×
, ∈
m
×
1,
∈
×
1全局感受野与局部感受野全局感受野与局部感受野权重共享shared
weights卷积运算Convolution
computation卷积运算Convolution
computation卷积运算Convolution
computation池化Pooling池化Pooling池化Pooling卷积计算公式Convolution
formula卷积计算公式Convolution
formulaOutputSize
=
(𝑛𝑝−
𝑟)+
2
×
𝑝+
1
=
𝑝𝑟𝑝31527394卷积计算公式Convolution
formula思考：.
..
..
........
.
.
..
.
.
..
.
.
.常用CNNLeNetAlex
NetVgg
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