文章目录Week 1 卷积神经网络基础4.1.1 计算机视觉（Computer vision）4.1.2 边缘检测示例（Edge detection example）4.1.3 更多边缘检测内容（More edge detection）4.1.4 Padding3.1.5 卷积步长（Strided convolutions）4.1.6 三维卷积（Convolutions over volumes）

这篇文章详细解读了经典论文“Handwritten Digit Recognition with a Back-Propagation Network”。1989年，LeCun等人提出了使用卷积神经网络（CNN）进行手写数字识别的方法，特别应用于美国邮政编码。文章分析了网络结构，包括卷积层和池化层的设计，以及反向传播的训练过程。研究强调自动特征提取的优势，减少了复杂的手动预处理。最终，该网络成功部

这篇文章详细解读了经典论文“Handwritten Digit Recognition with a Back-Propagation Network”。1989年，LeCun等人提出了使用卷积神经网络（CNN）进行手写数字识别的方法，特别应用于美国邮政编码。文章分析了网络结构，包括卷积层和池化层的设计，以及反向传播的训练过程。研究强调自动特征提取的优势，减少了复杂的手动预处理。最终，该网络成功部