神经网络 卷积神经网络,一文看懂卷积神经网络

cnn全称是什么？

CNN的缩略形式为ConvolutionalNeuralNetwork（CNN），属于一种前馈型神经网络模型。该网络主要由卷积层、池化层以及顶层全连接层构成，在图像处理方面具有显著的应用价值。

本文主要讲解CNN如何在自然语言处理方面的运用。

卷积神经网络模型主要用于识别并提取卷积对象的局部特征；当处理的对象是自然语言文本时,例如一个句子,此时其局部特征主要为特定的关键词或关键短语；因此,将卷积神经网络作为特征提取器使用等同于建立词袋模型,用于描述该句子中是否包含这些关键词或关键短语的信息状态

用在分类任务上，相当于提取出对于分类最有用的特征信息。

如今，在多个科学研究领域中，CNN已成为当前的研究热点。特别是在模式识别领域中，在CNN的作用下无需进行复杂的图像前期预处理工作即可直接接收原始图像数据，并因此获得了更为广泛的运用。

在图像处理领域中，默认的做法是将图像编码成像素向量。例如，在实际应用中我们通常会遇到像X \in \mathbb{R}^{m \times n}这样的场景。例如，在上一节讨论的内容中提及到神经网络模型时，默认情况下隐含层的数量与输入层的数量相等。

以上内容参考：百度百科-卷积神经网络。

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

卷积神经网络算法是什么？

一维构筑、二维构筑、全卷积构筑**写作猫** 。

卷积神经网络（CNN）是一种类型的前馈神经网络（FNN），这类网络通常基于卷积计算并拥有深度结构，并被广泛应用于图像处理等场景。它们是深度学习领域的重要代表算法之一。

该算法具备特征表示能力，并根据层级架构处理输入数据保持位置无关；此外，在层次结构下执行位置独立分类操作也被认为是一种被广泛认可的模式识别方法；因此也可以被称作一种基于层次架构的位置独立人工神经网络系统（Hierarchical Structure-based Shift-Invariant Artificial Neural Network System, SIANN）。

卷积神经网络中的连接模式：在卷积神经网络架构中, 卷积层之间的联系被定义为稀疏链接（sparse links）。这一特性与传统前馈神经网络中的全联结有所不同, 在这种设计下, 每个卷积核仅与其邻近区域内的相应核产生非零关联

详细地说，在卷积神经网络第l层的特征图中，每一个像素（单元）仅仅是由前一层中卷积核所确定的感受野范围内的像素进行线性组合得到的。

卷积神经网络采用稀疏连接模式实现了约束性影响。不仅提升了网络结构的稳定性与泛化能力，并且抑制了模型过拟合现象的发生。同时，在优化过程中采用了轻量化设计策略使模型训练更加高效。此外，在计算过程中采用了轻量化设计策略使模型训练更加高效，并且降低了模型在计算过程中的内存消耗

在卷积神经网络中，在特征图同一通道内每个像素都采用一组相同的卷积核权重系数。这一特性称为权重共享（weightsharing）。

通过对比卷积神经网络与包含局部连接结构的其他神经网络来区分。尽管采用了稀疏连接，但各组连接各自的权重也有所不同。减少卷积神经网络的参数总量，并起到正则化的作用。

在全连接网络的视角下，在卷积神经网络中采用稀疏连接模式和权值共享机制可被视为两个无限强的先验（prerequisite），即一个隐含层神经元在其感受域外的所有权重均被置零（但感受域可以在空间范围内移动）；且在一个通道内，各神经元所使用的权值系数一致。

什么是卷积神经网络？为什么它们很重要

卷积型人工神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种前馈神经网络；每个人工神经元能够感知局部区域内的周围单元；在处理大规模图像时表现出色。

它由卷积层（alternating convolutional layer）和池化层（pooling layer）组成。卷积神经网络被视为近年来发展迅速的一种高效识别技术。

在20世纪60年代的研究中,Hubel和Wiesel深入探索了猫脑皮层中的局部敏感性和方向选择性神经元,并发现了其独特的网络结构,这种结构展现了显著地简化反馈神经网络复杂性的能力,从而导致了卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks-简称CNN）的提出.

如今，在多个科学领域中,CNN已成为一个备受关注的研究焦点。特别是在模式分类这一领域,该网络通过省去了复杂的前期图像预处理步骤,可以直接接受原始图像作为输入，并因此获得了更广泛的使用范围。

K.Fukushima于1980年所研发的新识别装置构成了卷积神经网络的第一台实现型网络设备。随后，许多研究者对该系统展开了进一步优化工作

其中，在人工智能领域具有重要地位的研究工作包括Alexander和Taylor开发出的"改进认知机"这一创新模型。该模型通过整合多种优化技术的优势，并成功地降低了耗时的反向传播计算过程。

卷积神经网络工作原理直观的解释？

其实原理并不复杂，在 freq 域上来看的话，则是 freq 谱之间的乘法。这是因为当图像与滤波器进行 convolve 操作时，在 freq 域上则是两者的 freq 谱进行相乘。非重叠区域的 freq 谱进行相乘的结果必然是零值；因此这些频率信息就会被滤除掉。

而图像是一个离散化的二维信号，在每个像素点上的数值大小反映了该位置的幅度大小。因此可以说图像是由不同频率成分组成的。例如，在图像是边缘区域时各相邻像素之间的数值变化较为显著主要包含高频成分而在背景区域由于相邻像素之间的差异较小则主要呈现为低频成分

若采用『高通』性质的卷积核，则有助于提取图像边缘这一细节特征；而采用『低通』性质的卷值核，则类似于模糊处理的效果。值得注意的是，在卷积神经网络架构中体现出最为关键的优势就在于：不仅能够通过不同的卷值核在卷积层中捕捉图像的空间频率信息（即不同频段的特征）；而且结合池化层后能够有效降低计算复杂度的同时依然保留重要特征信息。

卷积神经网络cnn究竟是怎样一步一步工作的

通过一个可移动的卷积核在图像上滑动以提取特定特征，并且在图像的不同位置重复此过程以覆盖全部区域。接着采用ReLU作为激活函数以抑制梯度弥散现象。

采用另一个卷积核来进一步提取特征，并结合ReLU激活函数，在完成池化操作后（选择保留区域的最大值或以区域平均值替代整个局部区域的数据以确保平移不变性的同时也一定程度抑制了过拟合现象），当处理更深的网络层次时（即当考虑深度结构时），就需要进一步地通过不同配置的卷积核依次执行卷积操作、ReLU激活以及后续的池化步骤。

最后获得的核心信息是图像的空间深度特征，在进行实际分类时，则需要额外添加一层处理步骤，默认情况下通常采用的是Softmax函数进行概率分布计算

具体而言，在已经训练完成的一个现成卷积神经网络模型中，在去除最后一层之后的部分神经元上进行操作时，在将这些中间层激活值作为特征输入并将其传递给一个多类支持向量机(SVM)进行进一步训练后，在适当调整SVM参数的情况下是可以获得类似效果的。

深度学习中的卷积网络到底怎么回事

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这两个概念本质上是相互交叉的，在具体应用中可观察到这种特性。例如，在卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, 简称CNNs）中就体现了这一特点——它是一种基于深度的学习机制的机器学习模型；而与此相对应的是另一种架构——深度置信网（Deep Belief Networks, 简称DBNs），这种架构则采用了非监督性的学习策略作为其核心特征。

深度学习的核心概念起源于人工神经网络的研究。多层次感知器属于一种深度学习结构。深度学习通过整合低层次特征从而构建出更为抽象的高阶表征属性类别或特征。以揭示数据中隐藏的分布式特征表示。

深度学习的概念由Hinton等人于2006年首次提出。利用深信度网(DBN)，他们提出了非监督贪心分层训练方法来解决深度结构相关的优化问题，并在此基础上发展出多层自动编码器的深层架构。

在该领域中，由Lecun等提出的卷积神经网络是首个真正实现多层结构学习的算法。该卷积神经网络通过降低模型复杂度的空间相对关系来提升其训练效果。

怎样通俗易懂地解释卷积?

我们对卷积的意义有了认识。通过"乘积"过程可以看出，在这一过程中所得出的叠加值是一个全局性的概念。

在信号分析领域中，在卷积运算中所得出的结果不仅与当前时刻输入信号所引发的响应值相关联，并且还综合考虑了所有历史时间点上的输入信号响应情况；这一过程充分体现了对历史时间段内所有输入信号影响效果的综合考量。

在图像处理过程中，在卷积操作的作用下实际上是通过对每个像素及其周围区域进行综合考量，并赋予当前像素特定权重后进行综合评估。

换句话说，“乘法运算”是一个全局性的概念或者说是一种特殊的“组合”，它将两个函数在时间和空间维度上相互作用。那么为什么要采用‘卷积’操作呢？直接相乘的效果为何不理想？

我的理解，进行“卷”（翻转）的目的其实是施加一种约束，它指定了在“积”的时候以什么为参照。

在信号分析的情境下，它确定了在特定时间点前后实施"积分"操作，在空间分析的情境下，则指定了在某个位置周围进行累加处理。例1：如图所示为信号分析过程示意图，在该过程中输入信号为f(t)，其随着时间而变化。

系统的时域响应函数定义为g(t)；观察图中所示的响应曲线可以发现其时域形式呈现按指数规律衰减的特点；这种特性所代表的意义在于：当在t=0时刻施加一个输入信号时，在后续过程中该信号强度会逐渐减弱并最终趋于零值。

换言之，到了t=T时刻，原来在t=0时刻的输入f(0)的值将衰减为f(0)g(T)。