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人工神经网络需要一定的数学基础，但是一般来说比较简单，简单的高数基础即可，这里整理了一些所需要的最基础的概念的理解，对于神经网络的入门，非常基础和重要，而且理解了之后，会发现介绍不需要在看，磨刀不误砍柴工，强烈建议理解清楚之后在去使用诸如tensorflow这样的利器。 自变量/因变量/函数 因为E文文档的阅读时不可避免的接触这些内容，一般将英文也列出来，尽量记住，阅读时会大大提高速度。 导数 作为高数最为基础的导数概念，这里不在赘述，简单烈一下内容能够大体理解即可, 借用一张图形来进行解释：

AI之卷积神经网络基础二维卷积层二维互相关运算二维卷积层互相关运算与卷积运算特征图与感受野填充和步幅填充步幅多输入通道和多输出通道多输入通道多输出通道1×1卷积层卷积层与全连接层的对比卷积层的简洁实现池化二维池化层池化层的简洁实现代码讲解例题   本文主要介绍卷积神经网络的基础概念，主要是卷积层和池化层，并解释填充、步幅、输入通道和输出通道的含义。 二维卷积层   本文介绍的是最常见的二维卷积层，常用于处理图像数据。 二维互相关运算   二维互相关（cross-correlation）运算的输入