cs231n(5)

第五讲：卷积神经网络
回顾：多层感知机、非线性激活函数、梯度下降与反向传播
这节课介绍计算机视觉领域大名鼎鼎的卷积神经网络，从卷积、padding、池化、全连接等基础操作，到局部连接、权值共享、下采样三大特性，并辅以大量的动图，以及LeNet5手写数字识别、MNIST手写数字识别、Cifar-10图像分类等几个交互式可视化网页，深入理解卷积神经网络基本原理。
在后续课程中，我们会介绍各种经典的卷积神经网络架构，并解决图像分类、物体检测、语义分割等问题。