C言語でいちから深層学習のプログラムを作って実習してみるつもりだけど

キモと思うのは、畳込みと平均化という抽象化ですかね
それを繰り返すことで、抽象化を何層もできるようになり、
非線形近似の能力が上がっている

ただ、従来多層はバックプロパゲーションでは学習できなかったのが
畳み込みなどの抽象化をする多層が学習できるようになったのかが
よくわからない
Auto-Encoderをやるからできるようになったとか？

1層よりは多層の非線形近似のほうが強力なのは直感的に分かるので
多層の学習ができるようになったことがブレイクスルーなんだろうと思う