摘要：所以卷积神经网络卷积池化假设矩阵为的矩阵，池化窗口为，则按照池化窗口大小将矩阵分割成块不相交的小矩阵，对对每个块中的所有元素做求和平均操作，称为平均池化，取较大值则称为较大池化。卷积神经网络卷积神经网络是权值共享，非全连接的神经网络。
卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种前馈神经网络，每个神经元都只影响邻层的一部分神经元，具有局部感受野，因此，网络具有极强的捕捉局部特征的能力；另一方面，通过权值共享和池化，显著地降低了网络的计算复杂度，使得CNN得到广泛应用。CNN是图像分类和语音识别领域的杰出算法，也是目前大部分计算机视觉系统的核心技术，从facebook的图像自动标签到自动驾驶汽车，乃至AlphaGo都在使用。与此同时，近两年CNN逐渐被应用于NLP任务，在sentence classification中，基于CNN的模型取得了非常显著的效果。
本文假设读者比较熟悉神经网络的相关知识，特别是反向传播算法的过程，从数学推导的角度来理解CNN的内部原理。
1 神经网络
神经网络是由多个感知器（神经元）构成的全连接的网络，本质上来说，这样的连接只是简单的线性加权和而已，所以每个神经元加上同一个非线性函数（如sigmoid，tanh等），使得网络能拟合非线性。通常，称这个非线性函数为激活函数。一个典型的全连接神经网络如下所示：
1.1 前向传导
上图中，每个圆圈代表一个神经元（标上“+1”的是偏置节点，不算入神经元），从神经元引出的连接是参数矩阵w，从偏置节点引出的是参数向量b。w和b是整个网络最重要的参数。
1.1.3 输出层
1.2 反向传播
假设神经网络的代价函数为：
即，网络的整体代价为所有训练样例的平均代价。
其中，αα是学习率。
因此，只要能求出w,bw,b的偏导数就能迭代更新，从而完成整个算法。看似简单，但却困难。因为J(w,b)J(w,b)是很难写出显式表达式的，从而很难对每个wij,bijwij,bij都求出偏导，主要原因是网络是分层的进而w,bw,b也是分层，这才导致了偏导的难求，从而才有了反向传播。
所以：
2 卷积神经网络
2.1 卷积
2.2 池化
假设矩阵C为6×46×4的矩阵，池化窗口为2×22×2，则按照池化窗口大小将矩阵C分割成6块不相交的2×22×2小矩阵，对对每个块中的所有元素做求和平均操作，称为平均池化，取较大 值则称为较大池化。得到的矩阵S称为pool map。如：
由于池化也称为下采样，用S=down(C)S=down(C)表示，为了使得池化层具有可学习性，一般令：
其中，ββ和bb为标量参数。
2.3 卷积神经网络
卷积神经网络是权值共享，非全连接的神经网络。以2个卷积层和2个池化层的卷积神经网络为例，其结构图如下：
2.3.1 前向传导
2.3.2 反向传播
卷积神经网络的反向传播本质上是和BP神经网络是一致的，区别在于全连接和非全连接：在反向求导时，卷积神经网络要明确参数连接了哪些神经元；而全连接的普通神经网络中的相邻两层的神经元都是与另一层的所有神经元相连的，因此反向求导时非常简单。
池化层 假设当前池化层为 ll，下一层为全连接层，那么当前池化层就是全连接层的输入，可以根据全连接层的 BP 求导公式递推算出。因此只需讨论下一层 l+1l+1 为卷积层的情形，上一层 lㄢ氀ㄢ开为卷积层，该情形下有：
同样地，为了求得池化层 ll 的各个神经元的δδ，关键是要必须弄清楚该神经元与 l+1l+1层中的哪些神经元连接，因为求该神经元的δδ时，只与这些神经元相关。递推的方式与全 连接的神经网络的不同之处在于：
池化层 ll 的各个神经元的δδ只和 l+1l+1 层的相关神经元有关
池化层 ll 到卷积层 l+1l+1 做了窄卷积运算，使得矩阵维度减小，因此，δl+1iδil+1 需要与相应的卷积核做宽卷积运算使得矩阵维度扩展回去。 因此，有：
参考资料
UFLDL Tutorial
GradientBased Learning Applied to Document Recognition
Notes on Convolutional Neural Networks
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