如何用FPGA技術實現深度卷積網絡（7）
卷積神經網絡仿造生物的視知覺（visual perception）機制構建，可以進行監(jiān)督學習和非監(jiān)督學習，其隱含層內的卷積核參數共享和層間連接的稀疏性使得卷積神經網絡能夠以較小的計算量對格點化（grid-like topology）特征，例如像素和音頻進行學習、有穩(wěn)定的效果且對數據沒有額外的特征工程（feature engineering）要求。
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