卷积神经网络

思考卷积神经网络(CNN)中各种意义

简单来说,CNN的目的是以一定的模型对事物进行特征提取,而后根据特征对该事物进行分类、识别、预测或决策等。在这个过程里,最重要的步骤在于特征提取,即如何提取到能最大程度区分事物的特征。如果提取的特征无法将不同的事物进行划分,那么该特征提取步骤将毫无意义。而实现这个伟大的模型的,是对CNN进行迭代训练。

关于卷积神经网络体系设计的理论实现

卷积神经网络,简称CNN,常用于视觉图像分析的深度学习的人工神经网络。形象地来说,这些网络结构就是由生物的神经元抽象拟合而成的。正如,每个生物神经元可以相互通信一般,CNN根据输入产生类似的通信输出。

理解 AI 最伟大的成就之一:卷积神经网络的局限性

经过一段漫长时期的沉寂之后,人工智能正在进入一个蓬勃发展的新时期,这主要得益于深度学习和人工神经网络近年来取得的长足发展。更准确地说,人们对深度学习产生的新的兴趣在很大程度上要归功于卷积神经网络(CNNs)的成功,卷积神经网络是一种特别擅长处理视觉数据的神经网络结构。

卷积神经网络的局部连接和权值共享

积神经网络(CNN)是一种目前计算机视觉领域广泛使用的深度学习网络,与传统的人工神经网络结构不同,它包含有非常特殊的卷积层和降采样层(有些文章和书籍里又称之为池化层、汇合层),其中卷积层和前一层采用局部连接和权值共享的方式进行连接,从而大大降低了参数数量。

卷积神经网络初探

将神经网络应用于大图像时,输入可能有上百万个维度,如果输入层和隐含层进行“全连接”,需要训练的参数将会非常多。如果构建一个“部分联通”网络,每个隐含单元仅仅只能连接输入单元的一部分,参数数量会显著下降。卷积神经网络就是基于这个原理而构建的。

卷积神经网络是如何实现不变性特征提取的

传统的图像特征提取(特征工程)主要是基于各种先验模型,通过提取图像关键点、生成描述子特征数据、进行数据匹配或者机器学习方法对特征数据二分类/多分类实现图像的对象检测与识别。卷积神经网络通过计算机自动提取特征(表示工程)实现图像特征的提取与抽象,通过MLP实现数据的回归与分类。二者提取的特征数据都具不变性特征。

CNN卷积神经网络的构建

明仕彩票app卷积神经网络由输入层,卷积层,激活函数,池化层,全连接层组成。卷积操作是使用一个二维的卷积核在一个批处理的图片上进行不断扫描。具体操作是将一个卷积核在每张图片上按照一个合适的尺寸在每个通道上面进行扫描。

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