这是一个关于卷积神经网络的基础入门学习PPT，适合初学者，已经汇报讲解者。

卷积神经网络基础二维卷积层互相关运算与卷积运算特征图与感受野卷积层的两个超参数多输入通道和多输出通道卷积层与全连接层的对比卷积层的实现池化 主要是卷积层和池化层，并解释填充、步幅、输入通道和输出通道的含义。最常见的是二维卷积层，常用于处理图像数据。 二维卷积层 二维互相关（cross-correlation）运算的输入是一个二维输入数组和一个二维核（kernel）数组，输出也是一个二维数组，其中核数组通常称为卷积核或过滤器（filter）。卷积核的尺寸通常小于输入数组，卷积核在输入数组上滑动，在每个位置上，卷积核与该位置处的输入子数组按元素相乘并求和，得到输出数组中相应位置的元素。也就是类似于

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卷积神经网络基础 卷积神经网络包括卷积层和池化层。 二维卷积层 最常见的是二维卷积层，常用于处理图像数据。 二维互相关运算 二维互相关（cross-correlation）运算的输入是一个二维输入数组和一个二维核（kernel）数组，输出也是一个二维数组，其中核数组通常称为卷积核或过滤器（filter）。卷积核的尺寸通常小于输入数组，卷积核在输入数组上滑动，在每个位置上，卷积核与该位置处的输入子数组按元素相乘并求和，得到输出数组中相应位置的元素。图1展示了一个互相关运算的例子，阴影部分分别是输入的第一个计算区域、核数组以及对应的输出。 二维卷积层将输入和卷积核做互相关运算，并加上一个标量偏置来

中科院自动化所的卷积神经网络PPT，包括卷积神经网络发展历程、基本原理，以及近年来的应用，强烈推荐。