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此篇博文只涉及到公式推導，如果想了解卷積神經網路的具體工作過程，可檢視轉載博文博主其它文件或者百度自己去看。轉載的文章涉及到的角下標大家注意下，雖然作者進行了解釋，但還是注意下，還有原文可能有些錯別子，由於錯別字都在圖片上，所以我就沒修改了，大家看的時候希望注意下。

深度神經網路已經在語音識別，影象識別等領域取得前所未有的成功。本人在多年之前也曾接觸過神經網路。本系列文章主要記錄自己對深度神經網路的一些學習心得。

第一篇，從最經典的BP網路開始。我不打算詳細描述神經網路的生物學執行機理，因為網路上有太多的教程可以參考。這裡，主要描述其數學上的計算過程，並且採用的符號可能與其它參考書上的符號有很大差異。特別是，斯坦福官方網站上對深度網路中所引用的符號有太多的小標，上標，給初學者帶來不便。

一. 網路結構

 經典的BP網路，其具體結構如下：

請特別注意上面這個圖的一些符號說明如下：

二.  學習演算法

2.   誤差反向傳導過程

三.  小結