CNN
第一週：
title: edge detection example
卷積核在邊緣檢測中的應用，可解釋，卷積核的設計可以找到像素列突變的位置
把人爲選擇的卷積核參數，改爲學習參數，可以學到更多的特徵
title: padding
n * n圖片，k*k卷積核，輸出圖片是( n - k + 1） * ( n - k + 1）
padding補零，保持圖像尺寸
title: Strided Convolutions
步長可調
信號處理的卷積，要先把卷積核沿兩個軸反轉，神經網絡裏面所稱的卷積沒有這一步，實際上是卷積核和信號的互相關，
反轉使卷積運算保持了結合律的特性
title: Convolutions Over Volume
對於三維的信號，卷積核也要三維
三維的在對應位置相乘
存在多個卷積核的時候，就把結果疊在一起（假如維度一樣，同一層應該是必須一樣的
title:One Layer of a Convolutional Network
可以加bias,加非線性函數relu之類的
cnn的參數個數和卷積核的大小以及數量有關，但是和圖像大小無關，能控制參數的多少
title:Simple Convolutional Network Example
注意到一層的輸出的深度，和這層的卷積核的數量有關，卷積核越多，深度越大，最後如果沒有padding，我們的圖像在長寬會變小，在深度（厚度）會很深
在cnn層之後會有池化層，全連接層，如果是分類問題
title: Pooling Layers
max pooling, 用區域裏的最大值，代表這塊區域，相當於把矩陣的尺寸壓縮了，有參數f，所劃分的最小塊區域的大小，stride，移動步長
pooling的解釋還挺強行的吧，算了算了
pooling有超參數，沒有學習參數
average pooling, 區域裏的平均值
一般卷積層後面都跟着池化層
title: why cnn
cnn的優勢：
參數共享，一個卷積核裏的參數應用到了所有的像素（信號）上
稀疏性
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