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今天我们学习了神经网络，卷积神经网络以及深度学习的内容，
+了解了神经网络与卷积神经网络历史与原理
+明白了浅层模型与深层模型区别
+神经元：权重、偏置、激活函数、向前/反向传播、损失函数
+卷积神经网络：卷积层/卷积核、池化层、全链接层
+LeNet5 八层结构分析
使用Pytorch下手写字符数据集的LeNet5实现案例，进行模型训练来预测数字。
