卷積神經網路局部連接圖解

❶ 如何更好的理解分析深度卷積神經網路

• 用局部連接而不是全連接，同時權值共享。

局部連接的概念參考局部感受域，即某個視神經元僅考慮某一個小區域的視覺輸入，因此相比普通神經網路的全連接層（下一層的某一個神經元需要與前一層的所有節點連接），卷積網路的某一個卷積層的所有節點只負責前層輸入的某一個區域（比如某個3*3的方塊）。這樣一來需要訓練的權值數相比全連接而言會大大減少，進而減小對樣本空間大小的需求。

權值共享的概念就是，某一隱藏層的所有神經元共用一組權值。

這兩個概念對應卷積層的話，恰好就是某個固定的卷積核。卷積核在圖像上滑動時每處在一個位置分別對應一個「局部連接」的神經元，同時因為「權值共享」的緣故，這些神經元的參數一致，正好對應同一個卷積核。

順便補充下，不同卷積核對應不同的特徵，比如不同方向的邊（edge）就會分別對應不同的卷積核。

• 激活函數f(x)用ReLU的話避免了x過大梯度趨於0（比如用sigmoid）而影響訓練的權值的情況（即GradientVanishing）。同時結果會更稀疏一些。

• 池化之後（例如保留鄰域內最大或採納平均以舍棄一些信息）一定程度也壓制了過擬合的情況。

綜述

總體來說就是重復卷積-relu來提取特徵，進行池化之後再作更深層的特徵提取，實質上深層卷積網路的主要作用在於特徵提取。最後一層直接用softmax來分類（獲得一個介於0~1的值表達輸入屬於這一類別的概率）。

❷ 什麼是卷積神經網路為什麼它們很重要

• 卷積神經網路（Convolutional Neural Network,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(alternating convolutional layer)和池層(pooling layer)。

• 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（Convolutional Neural Networks-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。

❸ 卷積神經網路tensorflow怎麼讀取圖像

卷積神經網路（convolutionalneuralnetwork,CNN），最早是19世紀60年代，生物學家對貓視覺皮層研究發現：每個視覺神經元只會處理一小塊區域是視覺圖像，即感受野。後來到了80年代，日本科學家提出了神經認知機（Neocognitron）的概念，也可以算作是卷積神經網路最初的實現原型，在CS231n的課上說過，卷積神經網路不是一夜產生的，從這個發展過程中我們就可以看出，確實是這樣的。卷積神經網路的要點就是局部連接（LocalConnection）、權值共享（Weightsharing）和池化層（Pooling）中的降采樣（Down-Sampling）。比如下面是tensorflow卷積定義relu(W*X+B)W矩陣*X矩陣+B矩陣=W權重variable變數*X(placeholder佔位符外部輸入)variable變數+B偏重變數，因為深度學習會自動不斷地計算loss損失BP來調整wb所以wb初始化可以隨便全部都是0都行，所以其實就是X以及Y對於X來說其實我們知道就是我們圖像數據Y是圖像的標簽，但是Y需要轉為數學可以計算的值，所以採用one-hot數組記錄標簽的索引就行，比如xx1xx2xx3相應的y1=[1,0,0]y2=[010]y3=[001]那麼其實就是X圖像的像素通過外部輸入placeholder佔位符Y值外部輸入通過placeholder佔位符我們知道W*X矩陣相乘必須符合MXNNXM=MXM也就是說W的列必須與X的行數目相同這是要注意的，所以上一張shape來規范維度計算，下面是一個卷積層定義relu(wx+b)下面是tensorflow來表示relu(wx+b)的公式其中要注意參數strides是卷積滑動的步長你可以配置的系數，下面繼續講X[None,w*h]對於每一個w*h是一個矩陣每一層的w也是一個矩陣每一層的b也是一個矩陣，每一層的輸出y1也是一個矩陣y=[w*h]*w+b為了減少系數，我們使用卷積，把它轉換成MXN的值，這里就是跟全連接層的不同，使用了卷積轉換成了一個MXN的卷積特徵而全連接層就是y=wx+b(這里省略了那些relu(wx+b)tanh(wx+b))所以我們現在來看看每一層的w定義因為卷積層的w是需要與w*h提取的MXK來做矩陣相乘所以他是跟卷積核相關以及輸入輸出相關，對於每一張圖像

❹ CNN卷積神經網路結構有哪些特點

局部連接，權值共享，池化操作，多層次結構。
1、局部連接使網路可以提取數據的局部特徵；

2、權值共享大大降低了網路的訓練難度，一個Filter只提取一個特徵，在整個圖片(或者語音/文本) 中進行卷積；

3、池化操作與多層次結構一起，實現了數據的降維，將低層次的局部特徵組合成為較高層次的特徵，從而對整個圖片進行表示。

❺ 卷積神經網路中padding為same 什麼意思

same 可以簡單理解為輸入和輸出圖像的大小相同，為了達到這個目的一般需要padding

❻ 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（Convolutional Neural Networks, CNN）是一類包含卷積計算且具有深度結構的前饋神經網路（Feedforward Neural Networks），是深度學習（deep learning）的代表演算法之一。

卷積神經網路具有表徵學習（representation learning）能力，能夠按其階層結構對輸入信息進行平移不變分類（shift-invariant classification），因此也被稱為「平移不變人工神經網路（Shift-Invariant Artificial Neural Networks, 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（sparse connection），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（weight sharing）。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。

❼ 卷積神經網路結構基本單元層有哪些

輸入層：輸出特徵矩陣
卷積層：進行卷積運算
池化層：進行pooling縮小維度
中間激活層：可有可無，一般為ReLU類的計算簡單的激活函數對特徵值修正
這里卷積層、池化層、中間激活層可以重復
全連接層：將特徵矩陣集合向量化
最後激活層：將向量化特徵轉換成標簽

❽ 卷積神經網路中的局部連接是什麼意思

網路的下一層和上一層之間通過卷積核連接，或者說上一層的數據和卷積核卷積之後得到下一層。在全連接網路中，上一層的每個數據和下一層的每個數據都會有關，局部連接的意思就是說下一層只和上一層的局部數據有關。

這張圖就是局部連接，可以看到上一層只有3個單元和下一層連接（這張圖的流程是從下到上，所以我說的上一層是最底層，下一層是按照箭頭方向的上邊那層）。

局部連接的作用是減少計算參數。