如何理解卷積神經網路

⑴ 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。

⑵ 怎樣通俗易懂地解釋卷積

對卷積的意義的理解：

從「積」的過程可以看到，我們得到的疊加值，是個全局的概念。以信號分析為例，卷積的結果是不僅跟當前時刻輸入信號的響應值有關，也跟過去所有時刻輸入信號的響應都有關系，考慮了對過去的所有輸入的效果的累積。在圖像處理的中，卷積處理的結果，其實就是把每個像素周邊的，甚至是整個圖像的像素都考慮進來，對當前像素進行某種加權處理。所以說，「積」是全局概念，或者說是一種「混合」，把兩個函數在時間或者空間上進行混合。

⑶ 卷積神經網路主要做什麼用的

卷積網路的特點主要是卷積核參數共享，池化操作。
參數共享的話的話是因為像圖片等結構化的數據在不同的區域可能會存在相同的特徵，那麼就可以把卷積核作為detector，每一層detect不同的特徵，但是同層的核是在圖片的不同地方找相同的特徵。然後把底層的特徵組合傳給後層，再在後層對特徵整合(一般深度網路是說不清楚後面的網路層得到了什麼特徵的)。
而池化主要是因為在某些任務中降采樣並不會影響結果。所以可以大大減少參數量，另外，池化後在之前同樣大小的區域就可以包含更多的信息了。
綜上，所有有這種特徵的數據都可以用卷積網路來處理。有卷積做視頻的，有卷積做文本處理的(當然這兩者由於是序列信號，天然更適合用lstm處理)
另外，卷積網路只是個工具，看你怎麼使用它，有必要的話你可以隨意組合池化和卷積的順序，可以改變網路結構來達到自己所需目的的，不必太被既定框架束縛。

⑷ 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）。

⑸ 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。

⑹ 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

⑺ 類腦和卷積神經網路什麼關系

一、「類腦」概念

1. 在早期，類腦一般是指從軟硬體上模擬生物神經系統的結構與信息加工方式。

隨著軟硬體技術的進步，以及神經科學與各種工程技術的多方面融合發展，腦與機的界限被逐步打破。尤其是腦機介面，在計算機與生物腦之間建立了一條直接交流的信息通道，這為實現腦與機的雙向交互、協同工作及一體化奠定了基礎。

隨之，「類腦」的概念逐步從信息域自然地延伸到生命域。因此，以腦機互聯這一獨特方式實現計算或智能，也被歸入「類腦研究」范疇。

2. 類腦研究是以「人造超級大腦」為目標，借鑒人腦的信息處理方式，模擬大腦神經系統，構建以數值計算為基礎的虛擬超級腦；或通過腦機交互，將計算與生命體融合，構建以虛擬腦與生物腦為物質基礎的腦機一體化的超級大腦，最終建立新型的計算結構與智能形態。我們不妨將類腦的英文稱為Cybrain (Cybernetic Brain)，即仿腦及融腦之意。其主要特徵包括：

A.以信息為主要手段：用信息手段認識腦、模擬腦乃至融合腦；

B.以人造超級大腦為核心目標：包括以計算仿腦為主的虛擬超級腦，以及虛擬腦與生物腦一體化的超級大腦這兩種形態；

C.以學科交叉會聚為突破方式：不單是計算機與神經科學交叉，還需要與微電子、材料、心理、物理、數學等大學科密切交叉會聚，才有更大機會取得突破。

3. 類腦研究的主要內容：

類腦研究要全面實現「懂腦、仿腦、連腦」，腦認知基礎、類腦模擬、腦機互聯三個方面缺一不可。因此，我們將類腦研究主要內容歸納為三個方面：信息手段認識腦、計算方式模擬腦、腦機融合增強腦（見圖1）。其中，信息技術貫穿始終。

二、卷積神經網路

1. 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 。

2. 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）」 。

3. 對卷積神經網路的研究始於二十世紀80至90年代，時間延遲網路和LeNet-5是最早出現的卷積神經網路 。

在二十一世紀後，隨著深度學習理論的提出和數值計算設備的改進，卷積神經網路得到了快速發展，並被應用於計算機視覺、自然語言處理等領域 。

4. 卷積神經網路仿造生物的視知覺（visual perception）機制構建，可以進行監督學習和非監督學習，其隱含層內的卷積核參數共享和層間連接的稀疏性使得卷積神經網路能夠以較小的計算量對格點化（grid-like topology）特徵，例如像素和音頻進行學習、有穩定的效果且對數據沒有額外的特徵工程（feature engineering）要求 。

三 、二者關系

人工智慧時代的到來，大數據可以提供給計算機對人腦的模擬訓練，強大的算力可以支撐計算機能夠充分利用大數據獲得更多規律，進行知識的學習。

類腦智能做的面比較廣，出發點是開發一個與人腦具有類似功能的模擬大腦出來，達到人類的智慧，深度學習只是其中的一個小小的分支，是對人腦研究的一個小成果，而類腦智能相對研究的比較寬泛和深入。

而卷積神經網路只是深度學習的代表演算法之一。

⑻ 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。

(8)如何理解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。

⑼ 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。