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    使用卷积网络实现计算机图像识别:卷积和max pooling操作介绍

    深度学习在计算机图像识别上的应用非常成功。利用深度学习,我们能够对图片进行高精度识别,实现这一功能的,主要依靠神经网络中的一种分支,名为卷积网络。卷积网络与我们前面实现的网络不通之处在于,它可以直接接受多维向量,而我们以前实现的网络只能接收一维向量。 我们在开始时,实现了一个能够识别手写数字图片的网络,网络接收数据时,必须把一张28*28的灰度图转换为784长的一维向量。在深入解析卷积网络前,我们直接用代码将其实现出来,通过卷积网络实现手写数字识别功能,先获得一个感性认识,为后续的深入研究打下基础,我们看看

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