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卷积神经网络是近年发展起来，并引起广泛重视的一种高效识别方法。20世纪60年代，Hubel和Wiesel在研究猫脑皮层中用于局部敏感和方向选择的神经元时发现其独特的网络结构可以有效地降低反馈神经网络的复杂性，继而提出了卷积神经网络。

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卷积码是一种性能优良的差错控制编码。本文在阐述卷积码编解码器基本工作原理的基础上, 提出了在MAX+ P lusÊ 开发平台上基于VHDL 语言设计(2, 1, 6) 卷积码编解码器的方法。

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深度学习：图像的卷积原理和本质（详解）。 深度学习原理.pdf