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深度学习：Keras入门(二)之卷积神经网络(CNN)

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简单来说，卷积(或内积)就是一种先把对应位置相乘然后再把结果相加的运算。(具体含义或者数学公式可以查阅相关资料)

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本文首先介绍Keras基础、Keras的模块结构、使用Keras搭建一个神经网络、主要

概念等相关内容。

本文来自于博客园，由火龙果软件Anna编辑、推荐。

1.卷积与神经元

1.1 什么是卷积？

简单来说，卷积(或内积)就是一种先把对应位置相乘然后再把结果相加的运算。(具体含义或者数学公式可以查阅相关资料)

如下图就表示卷积的运算过程：

（图1）

卷积运算一个重要的特点就是，通过卷积运算，可以使原信号特征增强，并且降低噪音.

1.2 激活函数

这里以常用的激活函数sigmoid为例：

把上述的计算结果269带入此公式，得出f(x)=1

1.3 神经元

如图是一个人工神经元的模型：

（图2）

对于每一个神经元，都包含以下几部分：

x:表示输入

w:表示权重

θ:表示偏置

∑wx:表示卷积(内积)

f :表示激活函数

o:表示输出

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