神經網路cnn演算法有什麼

A. CNN（卷積神經網路）、RNN（循環神經網路）、DNN（深度神經網路）的內部網路結構有什麼區別

如下：

1、DNN：存在著一個問題——無法對時間序列上的變化進行建模。然而，樣本出現的時間順序對於自然語言處理、語音識別、手寫體識別等應用非常重要。對了適應這種需求，就出現了另一種神經網路結構——循環神經網路RNN。

2、CNN：每層神經元的信號只能向上一層傳播，樣本的處理在各個時刻獨立，因此又被稱為前向神經網路。

3、RNN：神經元的輸出可以在下一個時間戳直接作用到自身，即第i層神經元在m時刻的輸入，除了（i-1）層神經元在該時刻的輸出外，還包括其自身在（m-1）時刻的輸出！

介紹

神經網路技術起源於上世紀五、六十年代，當時叫感知機（perceptron），擁有輸入層、輸出層和一個隱含層。輸入的特徵向量通過隱含層變換達到輸出層，在輸出層得到分類結果。早期感知機的推動者是Rosenblatt。

在實際應用中，所謂的深度神經網路DNN，往往融合了多種已知的結構，包括卷積層或是LSTM單元。

B. CNN（卷積神經網路）是什麼

在數字圖像處理的時候我們用卷積來濾波是因為我們用的卷積模版在頻域上確實是高通低通帶通等等物理意義上的濾波器。然而在神經網路中，模版的參數是訓練出來的，我認為是純數學意義的東西，很難理解為在頻域上還有什麼意義，所以我不認為神經網路里的卷積有濾波的作用。接著談一下個人的理解。首先不管是不是卷積神經網路，只要是神經網路，本質上就是在用一層層簡單的函數（不管是sigmoid還是Relu）來擬合一個極其復雜的函數，而擬合的過程就是通過一次次back propagation來調參從而使代價函數最小。

C. 常見的深度學習演算法主要有哪些

深度學習常見的3種演算法有：卷積神經網路、循環神經網路、生成對抗網路。
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)，是深度學習的代表演算法之一。
循環神經網路(Recurrent Neural Network, RNN)是一類以序列數據為輸入，在序列的演進方向進行遞歸且所有節點(循環單元)按鏈式連接的遞歸神經網路。
生成對抗網路(GAN, Generative Adversarial Networks )是一種深度學習模型，是最近兩年十分熱門的一種無監督學習演算法。

D. 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。

E. 描述計算機視覺問題中卷積神經網路（CNN）的基本概念，並描述CNN如何實現這些概念。

摘要 你好，卷積是CNN的核心，是用卷積核掃描圖像，得到相應的特徵。卷積核可以理解成過濾器（或圖像掃描器、特徵掃描器、局部感受野）。這里先不涉及到卷積的具體操作，只介紹卷積的簡單概念。在BPNN中，前後層神經元的連接是「全連接」，即每個神經元都與前一層所有神經元相連，而卷積是每個神經元只與上一層的一部分神經元相連希望我的回答能幫到你

F. 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。

G. CNNs卷積神經網路演算法最後輸出的是什麼，一維向量和原始輸入圖像有什麼關系呢

看你的目的是什麼了，一般傳統分類的輸出是圖片的種類，也就是你說的一維向量，前提是你輸入圖像是也是一維的label。 如果你輸入的是一個矩陣的label，也可以通過調整網路的kernel達到輸出一個矩陣的labels。

H. CNN演算法的神經元指的是什麼

CNN是指卷積神經網路嗎？
神經元就是指一個帶權重W和偏置B，以及激活方程f的一個單元 輸入I和輸出O的關系是 O = f(WI+B)

I. 如何理解CNN神經網路里的反向傳播backpropagation，bp演算法

見附件，一個基本的用java編寫的BP網路代碼。BP（BackPropagation）神經網路是86年由Rumelhart和McCelland為首的科學家小組提出，是一種按誤差逆傳播演算法訓練的多層前饋網路，是目前應用最廣泛的神經網路模型之一。BP網路能學習和存貯大量的輸入-輸出模式映射關系，而無需事前揭示描述這種映射關系的數學方程。它的學習規則是使用最速下降法，通過反向傳播來不斷調整網路的權值和閾值，使網路的誤差平方和最小。BP神經網路模型拓撲結構包括輸入層（input）、隱層(hiddenlayer)和輸出層(outputlayer)。