卷积神经网络（CNN）
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卷积神经网络（CNN）卷积的定义卷积的数学定义
连续形式 $ s(t)= \int x(a)w(t-a)da$, 记作$s(t)=(x\ast w)(t) $
离散形式 $ s(t)=\sum_a x(a)w(t-a)$
x通常叫做输入，w称为核函数，输出一般叫做特征映射。卷积有对称性质，即$ (x\ast w)(t) = (w\ast x)(t)$, 这个根据定义，然后对积分变量换元一下很容易证明。
神经网络中的卷积 这里的卷积其实就是一个矩阵，放到每一层的神经网络中就是网络中的部分权重。
Why CNN？cnn与图像之间有几点相似性：
图像中的一些特征要比整个图像小很多
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