function?res?=?back_conv2（FMeKtype）
%?back_conv2卷積。函數可以用在兩種情況——下層反向傳播網絡（BP）誤差和計算梯度?
%?語法
%?res?=?back_conv2（FMeKtype）
%?描述
%?輸入:
%?FM?-特性圖
%?e?-錯誤地圖
%?K?-共享權重（卷積內核）
%?類型的操作類型（gx?-梯度計算錯誤——錯誤計算）
%?輸出:
%?res?-計算的結果
switch（type）
????case?‘gx‘???%計算梯度
??????????res?=?fastFilter2（eFM‘valid‘）;?

????case?‘err‘?%反向傳播誤差
??????????res?=?conv2（eK‘full‘）;
end

end
????

?屬性????????????大小?????日期????時間???名稱
-----------?---------??----------?-----??----
?????目錄???????????0??2016-03-29?10:36??CNN數字識別\
?????文件?????6051040??2015-12-30?09:44??CNN數字識別\CNN卷積神經網絡數字識別.zip
?????目錄???????????0??2014-12-28?22:51??CNN數字識別\數字識別\
?????目錄???????????0??2014-12-28?22:50??CNN數字識別\數字識別\CNN—卷積神經網絡數字識別\
?????目錄???????????0??2014-12-28?17:35??CNN數字識別\數字識別\CNN—卷積神經網絡數字識別\@cnn\
?????文件????????3820??2014-12-28?22:48??CNN數字識別\數字識別\CNN—卷積神經網絡數字識別\@cnn\adapt_dw.m
?????文件????????5080??2014-12-28?22:48??CNN數字識別\數字識別\CNN—卷積神經網絡數字識別\@cnn\calchx.m
?????文件????????5911??2014-12-28?22:48??CNN數字識別\數字識別\CNN—卷積神經網絡數字識別\@cnn\calcje.m
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?????文件??????570755??2010-02-08?11:31??CNN數字識別\數字識別\CNN—卷積神經網絡數字識別\cnet.mat
?????文件???????20961??2014-12-28?19:29??CNN數字識別\數字識別\CNN—卷積神經網絡數字識別\cnet_tool.m
?????文件?????????919??2014-12-25?15:03??CNN數字識別\數字識別\CNN—卷積神經網絡數字識別\cnn2singlestruct.m
?????文件????????9952??2010-01-05?12:18??CNN數字識別\數字識別\CNN—卷積神經網絡數字識別\cnn_gui.fig
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?????目錄???????????0??2014-12-28?16:45??CNN數字識別\數字識別\CNN—卷積神經網絡數字識別\digit\test\
?????文件?????????174??2013-03-25?20:24??CNN數字識別\數字識別\CNN—卷積神經網絡數字識別\digit\test\441.bmp
?????文件?????????174??2013-03-25?20:24??CNN數字識別\數字識別\CNN—卷積神經網絡數字識別\digit\test\442.bmp
............此處省略550個文件信息