4.3 MNIST数据的卷积操作

1、本课程主要是讲解神经网络基础，讲解神经网络的工作原理，让同学们对神经网络有个初步的认识。

2、本课程的神经网络是主要通过C/C++语言实现，方便同学们对神经网络工作原理有更清晰的认识；

3、本课程为神经网络基础入门课程,配有神经网络和卷积神经网络理论讲解，并有MNIST手写字识别实战，用来提高同学们对神经网络的认识；

4、本神经网络基础课程为后面的深度学习进阶课程打下理论基础；

5、本课程的代码编程实现是C/C++，同学们也可以在学习的过程中使用其他语言实现，例如Python，Matlab，Lua等；

6、本课程有Python3版的神经网络实现与测试，方便同学们快速应用与学习。

7、本课程所涉及到的其他基础课程视频，我会在后面慢慢补充。

8、更新：增加了DarkNet的使用入门；

9、更新：增加opencv和dlib库的使用入门；

10、更新：增加DarkNet提高，自定义数据集，训练自己的模型。

11、更新：新增Pytorch学习入门，pytorch模型的训练，pytorch模型转libtorch模型，C++使用libtorch模型。