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深度学习的基础理论综述

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TOC\o1-3\h\u16953深度学习的基础理论综述 1

12201.1深度学习的概念 1

14071.2卷积神经网络的构成 1

30765e1.3卷积神经网络的特点 6

1.1深度学习的概念

提及有关于深度学习的理论，我们不难把它和通用近似定理联系到一起。这意味着充斥遍布着神经元的单层前馈网络可以向任一函数无限拟合。这里所说的函数是指实数范围内存在的所有连续函数。

换一种简单的说法，当神经元的数量达到一定的值时，单层前馈神经网络就有办法逼近所有的复杂函数，当然，前提是这些函数必须是连续性的。二十世纪八十年代末，通用