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卷積神經網絡的定義是什么?

卷積神經網絡(Convolutional Neural Networks, CNN)是一類包含卷積計算且具有深度結構的前饋神經網絡(Feedforward Neural Networks)，是深度學習(deep learning)的代表算法之一[1-2]。卷積神經網絡具有表征學習(representation learning)能力，能夠按其階層結構對輸入信息進行平移不變分類(shift-invariant classification)，因此也被稱為“平移不變人工神經網絡(Shift-Invariant Artificial Neural Networks, SIANN)”

在泛函分析中卷積是

在泛函分析中，卷積、旋積或褶積(英語：Convolution)是通過兩個函數f和g生成第三個函數的一種數學運算，其本質是一種特殊的積分變換，表征函數f與g經過翻轉和平移的重疊部分函數值乘積對重疊長度的積分。

如果將參加卷積的一個函數看作區間的指示函數，卷積還可以被看作是“滑動平均”的推廣。