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CNN是有監督學習網絡，簡單說就是圖像作為數據，經過卷積-池化-再卷積-再池化，然后二維的feature maps拼接為一維的節點神經元，作為BP神經網絡的輸入，BP的最后一層放一個softmax之類的分類器，然后實際輸出和目標輸出進行比較，誤差反向傳播：卷積和池化都是卷積操作；誤差從后一層到前一層傳播是卷積操作；權值更新（即卷積模板更新）也是卷積操作，一共有三種卷積操作。
不多說了，國人自己寫的CNN的推導過程，小白不妨看看：http://pan.baidu.com/s/1c0JswaW
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