卷积神经网络发展现状,卷积神经网络发展历程
神经网络的历史是什么？
沃伦·麦卡洛克与沃尔特·皮茨（1943）运用数学原理以及被称为阈值逻辑的一种算法开发了一种神经网络的计算模型。该模型使神经网络研究出现了两种不同的研究方向。
从生物学相关领域的角度来看，在另一个研究方向上，则聚焦于探讨神经网络在人工智能技术中的具体运用
Hempfield式学习被普遍认为是典型的非监督学习机制。其衍生形式构成了长期增强机制的基础性框架。自1948年起,研究人员将这种计算理论应用于B型图灵机
法利和韦斯利·A·克拉克（1954）最先进行计算机运算工作，在麻省理工学院完成了首个电子计算器的模拟实验，并构建了一个基于神经元模型的系统——赫布网络。与此同时，在1956年期间，纳撒尼尔·罗切斯特及其团队在IBM 704电子计算机上进行了基于抽象神经元模型的系统行为仿真研究。
该算法由弗兰克·罗森布拉特设计。它是一种用于模式识别的技术，并通过基本算术运算构建了两层的学习机制。他进一步定义了一种称为异或回路的机制
这种回路长时间以来未能被神经网络所处理,直至（1975年）时才由保罗·韦伯斯发明了反向传播算法.之后（马文·明斯基与西摩尔·派普特于1969年）发表的相关研究推动了神经网络研究的进展,但随后研究陷入了停滞状态.
他们识别了神经网络两大核心问题：一是基本感知机无法解决异或回路的问题；另一个关键问题是电脑缺乏足够的计算能力来处理大型神经网络所需的时间。
直到计算机具备更强的计算能力之前，在一段时间内神经网络的研究都未能取得显著进展
该算法成功地解决了异或问题，并且还处理了更为普遍的多层神经网络训练问题。在20世纪80年代中期时域并行计算（当时被称为联结主义）开始成为主流技术。
该教材对联结主义在计算机模拟神经活动中的应用进行了系统阐述，并深入分析了相关技术原理。传统的神经网络理论将大脑的工作机制简化为复杂的计算模式，在这一过程中其与真实生物体功能之间的关联性受到了学者们的质疑。
人们不清楚人工神经网络能多大程度地反映大脑的功能。
支持向量机与其他更为简单的算法（如线性分类器）在机器学习领域中的普及程度逐渐超越了神经网络；然而，在21世纪初期 neural networks 的兴起又唤起了人们对这一技术的关注。
三、自2006年以来的研究者们利用CMOS制造了用于生物物理模拟与神经形态计算的专用设备。相关研究表明了新型纳米设备在处理大规模主成分分析与卷积神经网络方面展现出良好的应用前景。
当取得进展时，则有可能开发出一种全新的神经计算架构。这一系统将建立在学习机制而非程序指令的基础上，并非基于数字模拟而是模仿机制展开运算。值得注意的是其首个实物可能采用基于CMOS技术的第一台原型产品
在2009至2012年间期间内
比如Alex Graves 等人提出的双层 LSTM 在 2009 年 ICDAR 的三项连笔字识别比赛中取得了显著成绩，并且在此前并未掌握即将学习的三种语言的信息。
基于GPU开发的由DanCiresan及其团队所开发的方法在多个模式识别竞赛中取得了显著成绩。其中 notably包括IJCNN 2011年的交通标志识别比赛以及其他相关竞赛。
基于GPU开发的由DanCiresan及其团队所开发的方法在多个模式识别竞赛中取得了显著成绩。其中 notably包括IJCNN 2011年的交通标志识别比赛以及其他相关竞赛。
他们的神经网络同样也是首个在关键测试中（如IJCNN2012中的交通标志识别问题与NYU的YannLeCun所提出的MNIST手写数字挑战）表现出色的人工模式识别系统。
类似于1980年Kunihiko Fukushima创造的一个称为neocognitron的人工智能架构与David H. Hubel和Torsten Wiesel在初级视皮层中发现的那些简单而复杂的细胞所构成的视觉标准架构
2012年，人工神经网络出现了快速增长。其快速发展的主要原因是得益于计算技术的进步，在此背景下许多原本复杂耗时的运算操作变得更加经济实惠。以AlexNet为代表的一系列创新性研究开启了深度学习的新纪元。
2014年 residual neural networks were introduced, significantly expanding the capabilities of deep neural networks within their architectures, thereby establishing the foundation for deep learning theory.
由典型的神经网络系统主要包含三个关键组成部分：架构（Structure）定义了网络中的变量及其相互连接的拓扑结构。
for example, in neural networks, variables are typically represented as weight coefficients and activation levels of neurons.
- 激励函数（ActivationRule）在大多数神经网络模型中被定义为一个短时间尺度的动态机制, 用于描述神经元如何基于其他神经元的活动来调节自身的激励阈值
一般激励函数主要取决于网络中的权重（即该网络的参数）。3、学习规则 LearningRule 学习规则规定了网络中的权重如何随着时间的推移而变化。这一机制通常被视为一种长时间尺度的动力学模型。
通常情况下，在单个神经元中所设定的学习规则会受到该神经元激活强度的影响。然而，在复杂系统中还可能受到人工标注的目标输出以及各连接权值等当前权重参数的影响。以手写数字识别任务为例，在该任务中设计的一个神经网络模型会包含一定数量的输入层神经元。其活动状态会受到来自外界输入数据的影响
经过加权计算并经由预设函数处理后，
其激励信号进一步传递给其他神经元。
此过程持续进行，
直至引发输出神经元兴奋。
最终，
输出神经元的激励强度决定了识别出的是哪一个字母。
经过加权计算并经由预设函数处理后，
其激励信号进一步传递给其他神经元。
此过程持续进行，
直至引发输出神经元兴奋。
最终，
输出神经元的激励强度决定了识别出的是哪一个字母。
谷歌人工智能写作项目：爱发猫
深度学习中的卷积网络到底怎么回事
好文案 。
这两个概念之间存在相互交织的关系，在机器学习领域中有着广泛的应用。例如，在图像处理领域中应用广泛的一种算法是卷积神经网络（Convolutional Neural Networks,简称CNNs）。它是一种基于深度监督学习的方法构建的机器学习模型。相比之下，在处理数据特征提取方面则主要采用基于无监督学习的方法构建的机器学习模型。
深度学习的概念起源于人工神经网络的研究。包含多个隐藏层的人工神经网络是一种典型的深度学习结构。深度学习通过将低层特征结合生成更为抽象的高层表示属性类别或特征，并用于识别数据中分布式的特征表达。
深度学习的概念起源于Hinton等人的开创性研究，在2006年首次提出。利用深度信念网络（DBN）提出的非监督贪心分层训练算法为解决深层结构优化问题提供了新思路，并展现了显著的应用前景。进而发展出多层自动编码器的深层架构。
此外，在Lecun等人的研究中首次提出了卷积神经网络这一彻底的多层结构学习算法模型，并通过利用空间相对位置关系来减少参数数量，并以此来提升训练效率。
CNN（卷积神经网络）是什么？
在数字图像处理中采用卷积进行滤波的原因在于其频域特性确实等同于具有高通、低通或带通等物理意义上的滤波特性
然而在神经网络领域中其参数值通过训练过程获得我倾向于认为其本质上属于纯数学范畴难以将其与频域上的作用直接关联起来因此我认为在频域上对信号进行处理并不是卷积操作的本质特征在此基础上我想探讨一下自己对于卷积操作本质特征的看法
无论是否为卷积神经网络，在深度学习中只要是 neural network 其本质是利用一层层 simple 的 activation function （无论是 sigmoid 激活还是 ReLU 激活）去逼近一个极其 complex 的 non-linear relationship 。其中拟合的过程即通过反复进行 forward 和 backward propagation 来优化 parameter 以最小化 loss function 。
类脑和卷积神经网络什么关系
"类脑"概念1.最初阶段，“类脑”一般指从软硬件层面模仿生物神经系统架构及信息处理机制。伴随软硬件技术的突飞猛进以及神经科学与多种工程技术间的交叉融合发展，在这个过程中，“脑与机”的界限逐渐被消除。
尤其是脑机接口，在计算机与生物脑之间构建了一条直接的信息传输渠道，并为实现计算机与大脑之间的双向互动、协同运作以及整体一体化提供了必要的技术基础。随后，“类脑”的概念逐渐从信息领域自然地拓展至生命领域。
因此，以脑机互联这一独特方式实现计算或智能，也被归入“类脑研究”范畴。
类脑研究的目标是以"人工智慧系统"为蓝本，在模仿人脑信息处理机制的基础上开发神经网络模型，并基于数值计算原理设计并构建了一个功能完善的虚拟超级大脑系统；同时通过智能化接口技术实现人机协同工作模式，在此基础上发展出能够将传统计算机与生物体有机融合的人类智能化升级方案。
我们可以暂且将其定义为Cybrain（其中名称来源于仿生学与融合思维的概念），即其意译。
其主要特征包括：
A.核心手段是以信息为主：通过信息手段认识和模拟大脑进而构建融合大脑；
B.人造超级大脑为核心目标是：这一目标涵盖两种主要框架——一种是基于计算仿生原理构建的虚拟超级大脑体系；另一种则是将虚拟化处理后的生物智能与真实生物智能深度融合构建的混合型超级认知架构；
C.学科交叉整合作为关键路径：不仅仅需要计算机科学与神经科学的有效结合；还需紧密整合微电子技术、材料科学、心理学研究领域以及物理理论和数学基础等多个学科领域的前沿成果才能实现重大的理论突破。
- 类脑研究的核心内容在于其必须涵盖所有三个目标：理解大脑功能（懂 brain）、模仿生物结构（仿 brain）以及建立人机交互系统（连 brain）。这三个要素缺一不可。
因此我们对类脑研究的核心内容进行了系统性的划分划分为三个方面采用信息工具来解析大脑功能通过建立计算模型来模拟大脑运作利用神经交互技术提升大脑功能（见图1）。其中作为核心支撑的技术是信息技术
二、卷积神经网络1.卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）由具备深度结构的前馈计算单元构成，并能执行卷积运算，在模式识别与图像理解中展现出强大的处理能力；作为机器学习领域的重要算法之一，在图像分类、目标检测等方面取得了显著成果
卷积神经网络具备表征学习能力（representation learning capability），并基于其层次结构实现输入信息的平移不变性分类（shift-invariant classification）。此外，该技术也可称为“平移不变人工神经网络（Shift-Invariant Artificial Neural Networks, SIANN）”。
- 卷积神经网络的概念起源于二十世纪八十年代至九十年代期间，在这一时期提出了时间延迟网络与LeNet-5被认为是第一代卷积神经网络代表
进入二十一世纪之后，在得益于深度学习理论的发展以及数值计算设备的进步这一大背景下，卷积神经网络迅速发展，并在计算机视觉与自然语言处理等众多领域得到了广泛应用
- 卷积神经网络模拟生物视觉感知（VisualPerception）机制并对其进行搭建，在监督学习与非监督学习中均能有效应用。其隐含层内的卷积核共享参数并各层之间的连接具有稀疏性使其能够在较小计算量下实现对格点化特征（如像素音频等信息）的学习具有稳定的性能特性和无需额外的数据预处理（FeatureEngineering）需求。
三、二者关系人工智能时代的兴起，在此背景下大数据为计算机实现对人脑的模拟训练提供了支持。强大的计算能力则支撑着计算机实现对海量数据的有效挖掘，并从中提取出其中的内在规律。这些规律进一步帮助计算机完成对知识的获取和应用。
类脑智能的应用领域相当广泛，在其核心目标在于构建一个人工智能系统来模仿人类大脑的功能，并最终实现人类认知水平与思维能力的高度模拟。目前研究中占比相对较小的一部分则是深度学习技术，在当前的人工智能发展进程中占据重要地位。此外它属于对人脑科学研究成果中的一个阶段性成果而类脑智能研究则更为广泛深入地探讨这一领域
而卷积神经网络只是深度学习的代表算法之一。
为什么卷积神经网络可以用于文本
基于卷积的前馈神经网络被称为卷积神经网络（CNN）。其人工神经元能够感知局部区域内的相关信息，并在处理大规模图像时表现出色。
该网络包含卷积层（alternating convolutional layer）以及池化层（pooling layer）。作为一种高效的图像识别技术，在近年来得到了迅速的发展
上世纪六十年代初，在探讨猫脑皮层中用于空间定位能力和运动感知方向的神经元时发现具有显著特征的网络架构能够显著地简化了反馈神经网络模型的复杂性，并因此提出了卷积神经网络（简称CNN）。
如今，在众多科学领域中，CNN被广泛认为是最具代表性的深度学习模型之一。特别是，在模式分类领域中，该网络因其无需进行复杂的前期图像预处理而脱颖而出，并因此在多个实际应用场景中获得了显著的应用效果。
K.Fukushima于1980年创造了一种创新性识别系统，在卷积神经网络领域首次奠定了基础性架构。接着，多位研究者对这一系统展开了持续优化与改进。
其中，在人工智能领域的重要研究贡献中，Alexander和Taylor提出了一种被称为"改进认知机"的方法。该方法通过将多种优化手段的优势整合，并成功地减少了传统反向传播所需的时间。
卷积神经网络只适用于图像处理么
卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）属于一种前馈型人工神经网络，在大尺寸图像处理方面展现出卓越的效果。其人工神经元能够感知局部区域内的 neighboring neurons，并通过这种特性实现对输入图像的精细识别与分类功能。
该网络包含卷积层(convolutional layer)与汇聚层(pooling layer)两种基本模块。卷积神经网络近年来迅速兴起，并因其高效的识别性能而受到广泛关注。
在20世纪60年代的一次研究中,Hubel与Wiesel在探讨猫脑皮层中的位置敏感与运动方向选择相关联的神经元时发现了这些单元具有独特的网络组织模式,并成功地将这种模式应用到减少反馈型神经网络复杂程度上,在此基础上提出了卷积神经网络（Convolutional Neural Networks缩写为CNN）。
如今
K.Fukushima于1980年代初期开发了一种新型的计算架构作为卷积神经网络的第一款应用型实例。随后的其他研究者对该技术进行了进一步优化以提升其性能水平。
其中，在机器学习领域具有重要影响的研究成果是Alexander和Taylor所提出的"改进型认知系统模型"。该研究成功地将多种优化手段的优势进行整合，并成功地规避了传统反向传播算法中耗时的计算问题。
假设面试官什么都不懂，详细解释cnn的原理
卷积神经网络是近年发展起来，并引起广泛重视的一种高效识别方法。
20世纪60年代初，在对猫脑皮层中用于局部敏感性和方向选择的神经元进行深入研究时，Hubel和Wiesel发现了这些神经元所具有的独特网络结构，并被证实能够显著降低反馈神经网络的复杂度。这一发现促使他们提出了卷积神经网络（简称CNN）。
CNN主要用来识别位移、缩放及其他形式扭曲不变性的二维图形。
基于训练数据的学习机制,CNN能够在实际应用中省去了显式的特征提取过程;进一步而言,其核心机制默认地从训练样本中获取信息;而其独特的设计特点在于,在同一个特征映射面上的所有神经元具有相同的权重参数,由此可得,在CNN的设计中，默认采用了并行计算的优势
卷积神经网络基于局部权值共享的独特架构，在语音识别与图像处理领域展现出显著的优势。其结构模式更贴近真实的生物神经网络模型。通过权值共享机制降低了整体复杂度。特别地，在多维输入向量中直接作为图像输入到网络中可避免了传统方法中特征提取与分类阶段的数据重建问题。