I 卷积神经网络简述
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<卷积神经网络>
傅里叶变换（即一个波形），可以有不同的正弦函数和余弦函数进行叠加完成。卷积神经网络也是一样，可以认为一张图片是由各种不同特征的图片叠加而成的，所以它的作用是用来提取特定的特征，eg，比如给定一张图片，只想提取它的轮廓，于是就需要卷积神经网络。下图就是LeNet-5识别数字的卷积网络，论文链接，经过多次卷积、池化（又叫子采样），然后全连接，就将原来32×32维度的图片变成120维的特征向量。卷积神经网络（CNN）由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层，即INPUT-CONV-RELU-POOL-FC组成。
LeNet-5数字识别卷积网络 -
<卷积>
其实卷积很好理解，下图左侧绿色的部分的55矩阵其实一般就是我们输入的图片的灰度值（可以想象成一张5px5px的黑白照片，然后把黑白照片上的每一个点转化成矩阵上的每一个元素），黄色部分矩阵就是我们的过滤器，用来提取特征，（其实应该叫滤波器或者卷积核），让卷积核在输入矩阵上进行从左到右，从上到下滑动，然后每一次滑动，两个矩阵对应位置的元素相乘然后求和，就是右边那个矩阵的一个元素。从左到右，每次滑动的时候只移动一格，但是其实它一次滑动多格，这就是步长。对于边界问题的处理：丢掉边界，也就是就按右边那个缩小的矩阵来；复制边界，也就是把左边的最外层原封不动地复制过去。tensorflow中conv2d的"padding"参数可以设为两个值SAME，VALID。
下图给个例子，是输入图像是32323，3是它的深度（即R、G、B），卷积层是一个553的filter(感受野)，这里注意：感受野的深度必须和输入图像的深度相同。通过一个filter与输入图像的卷积可以得到一个28281的特征图，上图是用了两个filter得到了两个特征图；我们通常会使用多层卷积层来得到更深层次的特征图。
RGB三通道图像识别 -
<池化>
池化分为两种，一种是最大池化，在选中区域中找最大的值作为抽样后的值，另一种是平均值池化，把选中的区域中的平均值作为抽样后的值，这样做的，原因是为了后面全连接的时候减少连接数，下图是一个列子。想要深入理解卷积和池化可以参考点击论文。再说下计算中需要注意到的。在代码中使用的是彩色图，彩色图有3个通道，那么对于每一个通道来说要单独进行卷积和池化，有一个地方尤其是进行卷积的时候要注意到，隐藏层的每一个值是对应到一幅图的3个通道穿起来的，所以分3个通道进行卷积之后要加起来，正好才能对应到一个隐藏层的神经元上，也就是一个feature上去。
