Introduction:A Non-Rigorous Review of Deep Learning
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本篇文章为 MIT 课程 Mathematical Aspects of Deep Learning 的lecture 1 的学习笔记，没有进行完整的翻译，仅供参考
2.卷积网络(Convolution Network)
卷积网络是有线性算子的网络，有使用“底层网格几何”（underlying grid geometry）的局部卷积算子。
卷积层
举例来说，用 m×m 的网格结构来表示网络的第 k 层的话，如下图所示
我们定义第 k+1 层的函数 h(k+1)i,j 是由其下面一层的 2×2 方阵卷积运算，再带入非线性函数 g 求得的：
h(k+1)i,j=g(a(k)h(k)i,j+b(k)h(k)i+1,j+c(k)h(k)i,j+1+d(k)h(k)i+1,j+1)
参数 a(k),b(k),c(k),d(k) 只取决于其所在的层，与具体的方阵坐标 i,j 无关（在视觉领域应用中的必要限制，基本定义并无这一限制）
优点：
- 参数共享
- 函数 h 定义的 局部性 使网络获得了“稀疏性”（sparsity）
池化层（Pooling）
经过卷积操作和 g 函数运算后，得到 grid-indexed 函数 h(k+1)i,j ,我们用其邻近范围内的所有函数的均值或最大值来替代这个函数。
h¯(k+1)i,j=14(h(k+1)i,j+h(k+1)i+1,j+h(k+1)i,j+1+h(k+1)i+1,j+1)
这个技巧也可以用来减少维度
