看懂卷積神經網路

這兩個概抄念實際上是互相交叉的，例如，卷積神經網路（Convolutional neural networks，簡稱CNNs）就是一種深度的監督學習下的機器學習模型，而深度置信 ... 切換導航 網路博客 首頁 科技大全 文件教程 編程語言 數據分析 編程知識 網路信息 軟體問題 文件管理 搜索 導航:首頁>編程大全>看懂卷積神經網路 看懂卷積神經網路 發布時間：2022-03-0905:34:52 『壹』卷積神經網路和深度神經網路的區別是什麼 這兩個概抄念實際上是互相交叉的，例如，卷積神經網路（Convolutionalneuralnetworks，簡稱CNNs）就是一種深度的監督學習下的機器學習模型，而深度置信網（DeepBeliefNets，簡稱DBNs）就是一種無監督學習下的機器學習模型。

『貳』卷積神經網路工作原理直觀的解釋 其實道理很簡單，因為卷積運算，從頻域角度看，是頻譜相乘所以圖像跟卷積核做卷積時，兩者頻譜不重疊的部分相乘，自然是0，那圖像這部分頻率的信息就被卷積核過濾了。

而圖像，本質上就是二維離散的信號，像素點值的大小代表該位置的振幅，所以圖像包含了一系列頻率的特徵。

比如圖像邊緣部分，像素值差別大，屬於高頻信號，背景部分，像素值差別小，是低頻信號。

所以如果卷積核具有『高通』性質，就能起到提取圖像邊緣的作用，低通則有模糊的效果。

所以，卷積神經網路的牛逼之處在於通過卷積層的不同卷積核，提取圖像不同頻段的特徵；以及通過池化層，提取不同粒度的特徵。

『叄』卷積神經網路演算法是什麼 一維構築、二維構築、全卷積構築。

卷積神經網路（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一類包含卷積計算且具有深度結構的前饋神經網路（FeedforwardNeuralNetworks），是深度學習（deeplearning）的代表演算法之一。

卷積神經網路具有表徵學習（representationlearning）能力，能夠按其階層結構對輸入信息進行平移不變分類（shift-invariantclassification），因此也被稱為「平移不變人工神經網路（Shift-InvariantArtificialNeuralNetworks,SIANN）」。

卷積神經網路的連接性：卷積神經網路中卷積層間的連接被稱為稀疏連接（sparseconnection），即相比於前饋神經網路中的全連接，卷積層中的神經元僅與其相鄰層的部分，而非全部神經元相連。

具體地，卷積神經網路第l層特徵圖中的任意一個像素（神經元）都僅是l-1層中卷積核所定義的感受野內的像素的線性組合。

卷積神經網路的稀疏連接具有正則化的效果，提高了網路結構的穩定性和泛化能力，避免過度擬合，同時，稀疏連接減少了權重參數的總量，有利於神經網路的快速學習，和在計算時減少內存開銷。

卷積神經網路中特徵圖同一通道內的所有像素共享一組卷積核權重系數，該性質被稱為權重共享（weightsharing）。

權重共享將卷積神經網路和其它包含局部連接結構的神經網路相區分，後者雖然使用了稀疏連接，但不同連接的權重是不同的。

權重共享和稀疏連接一樣，減少了卷積神經網路的參數總量，並具有正則化的效果。

在全連接網路視角下，卷積神經網路的稀疏連接和權重共享可以被視為兩個無限強的先驗（pirior），即一個隱含層神經元在其感受野之外的所有權重系數恆為0（但感受野可以在空間移動）；且在一個通道內，所有神經元的權重系數相同。

『肆』卷積神經網路卷積的目的是什麼深度學習神經網路學習的是什麼 卷積的目的是提取特徵，學習特徵，深度學習的模型很多，比如RNN,CNN,ResNet,DenceNet等等，各種模型的功能也不同，主要應用在圖像分類，目標識別，自然語言處理，預測等。

『伍』什麼是卷積神經網路為什麼它們很重要 卷積神經網路（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一種前饋神經網路，它的人工神經元可以響應一部分覆蓋范圍內的周圍單元，對於大型圖像處理有出色表現。

[1]它包括卷積層(alternatingconvolutionallayer)和池層(poolinglayer)。

卷積神經網路是近年發展起來，並引起廣泛重視的一種高效識別方法。

20世紀60年代，Hubel和Wiesel在研究貓腦皮層中用於局部敏感和方向選擇的神經元時發現其獨特的網路結構可以有效地降低反饋神經網路的復雜性，繼而提出了卷積神經網路（ConvolutionalNeuralNetworks-簡稱CNN）。

現在，CNN已經成為眾多科學領域的研究熱點之一，特別是在模式分類領域，由於該網路避免了對圖像的復雜前期預處理，可以直接輸入原始圖像，因而得到了更為廣泛的應用。

K.Fukushima在1980年提出的新識別機是卷積神經網路的第一個實現網路。

隨後，更多的科研工作者對該網路進行了改進。

其中，具有代表性的研究成果是Alexander和Taylor提出的「改進認知機」，該方法綜合了各種改進方法的優點並避免了耗時的誤差反向傳播。

『陸』如何理解卷積神經網路中的卷積和池化 簡單談談自己的理解吧。

池化:把很多數據用最大值或者平均值代替。

目的是降低數據量。

卷積:把數據通過一個卷積核變化成特徵，便於後面的分離。

計算方式與信號系統中的相同。

『柒』前饋神經網路、BP神經網路、卷積神經網路的區別與聯系 一、計算方法不同1、前饋神經網路：一種最簡單的神經網路，各神經元分層排列。

每個神經元只與前一層的神經元相連。

接收前一層的輸出，並輸出給下一層．各層間沒有反饋。

2、BP神經網路：是一種按照誤差逆向傳播演算法訓練的多層前饋神經網路。

3、卷積神經網路：包含卷積計算且具有深度結構的前饋神經網路。

二、用途不同1、前饋神經網路：主要應用包括感知器網路、BP網路和RBF網路。

2、BP神經網路：（1）函數逼近：用輸入向量和相應的輸出向量訓練一個網路逼近一個函數；（2）模式識別：用一個待定的輸出向量將它與輸入向量聯系起來；（3）分類：把輸入向量所定義的合適方式進行分類；（4）數據壓縮：減少輸出向量維數以便於傳輸或存儲。

3、卷積神經網路：可應用於圖像識別、物體識別等計算機視覺、自然語言處理、物理學和遙感科學等領域。

聯系：BP神經網路和卷積神經網路都屬於前饋神經網路，三者都屬於人工神經網路。

因此，三者原理和結構相同。

三、作用不同1、前饋神經網路：結構簡單，應用廣泛，能夠以任意精度逼近任意連續函數及平方可積函數．而且可以精確實現任意有限訓練樣本集。

2、BP神經網路：具有很強的非線性映射能力和柔性的網路結構。

網路的中間層數、各層的神經元個數可根據具體情況任意設定，並且隨著結構的差異其性能也有所不同。

3、卷積神經網路：具有表徵學習能力，能夠按其階層結構對輸入信息進行平移不變分類。

(7)看懂卷積神經網路擴展閱讀：1、BP神經網路優劣勢BP神經網路無論在網路理論還是在性能方面已比較成熟。

其突出優點就是具有很強的非線性映射能力和柔性的網路結構。

網路的中間層數、各層的神經元個數可根據具體情況任意設定，並且隨著結構的差異其性能也有所不同。

但是BP神經網路也存在以下的一些主要缺陷。

①學習速度慢，即使是一個簡單的問題，一般也需要幾百次甚至上千次的學習才能收斂。

②容易陷入局部極小值。

③網路層數、神經元個數的選擇沒有相應的理論指導。

④網路推廣能力有限。

2、人工神經網路的特點和優越性，主要表現在以下三個方面①具有自學習功能。

例如實現圖像識別時，只在先把許多不同的圖像樣板和對應的應識別的結果輸入人工神經網路，網路就會通過自學習功能，慢慢學會識別類似的圖像。

自學習功能對於預測有特別重要的意義。

預期未來的人工神經網路計算機將為人類提供經濟預測、效益預測，其應用前途是很遠大的。

②具有聯想存儲功能。

用人工神經網路的反饋網路就可以實現這種聯想。

③具有高速尋找優化解的能力。

尋找一個復雜問題的優化解，往往需要很大的計算量，利用一個針對某問題而設計的反饋型人工神經網路，發揮計算機的高速運算能力，可能很快找到優化解。

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