神经网络和卷积神经网络,常用的卷积神经网络
前馈神经网络、BP神经网络、卷积神经网络的区别与联系
前馈神经网络：最简单的神经网络模型．其特征在于各神经元以层次结构分布．每个神经元仅与前一层的神经元建立连接关系．从前一层神经元获取输入信号后．通过特定计算传递给下一层处理．整个网络体系中不存在反馈连接机制
2、BP 神经网络：一种基于反向传播算法训练的多层前馈型神经网络。
3、卷积神经网络：一种基于卷积运算且具备多层次结构的人工智能模型。
二、用途不同1、前馈神经网络：主要应用包括感知器网络、BP网络和RBF网络。
2、BP神经网络：（1）通过输入向量及其对应的输出向量训练网络以近似表示特定函数；（2）利用待定输出向量与输入向量建立关联关系；（3）基于预设的方式对输入空间进行分类处理；（4）通过降低输出层维度实现数据的有效压缩以提高传输效率。
卷积神经网络：广泛应用于图像识别、物体检测等计算机视觉领域以及自然语言处理技术等多个学科分支，并延伸至物理学与遥感科学等多个交叉研究领域。关联：BP神经网络与卷积神经网络均属于前馈型人工 neural network，在这一类别中它们均具有相同的理论基础与架构设计。由此可见，三者原理和结构具有显著的一致性
三、作用不同
1、前馈神经网络：一种架构较为简单的模型，在实际应用中表现极为广泛。它不仅可以通过任意精度逼近任何连续函数以及平方可积函数，并且能够精确实现任何有限数量的训练样本集。
2、BP神经网络：以其强大的非线性映射能力和灵活的网络架构著称。
网络中间层的数量以及各层的神经元数量可根据具体需求灵活设置，并且随着网络结构的不同其性能也会有所变化。3、卷积神经网络：具备抽象特征提取能力能够通过其层级结构实现输入信息在空间维度上的平移不变性分类。
扩展资料：1、BP神经网络的优缺点 BP神经网络无论是从理论框架还是性能指标来看都较为完善。其主要优势体现在强大的非线性映射能力以及灵活多样的网络架构设计上。
中间层的数量以及各层次中的神经元数目可以根据具体需求进行灵活设置，并且这些参数的变化将直接影响网络性能的表现。然而，在实际应用中，BP神经网络也存在一些明显的局限性。
①学习效率低，在解决一个相对简单的任务时也需要经过数百到上千次的迭代才能达到收敛状态。②该算法在优化过程中容易陷入局部最小值。③神经网络的结构参数选择缺乏理论依据。④该模型在泛化能力方面表现有限。
2、人工神经网络的特性及其优势主要体现在以下几个方面①具备自主学习能力
当采用实例实现图像识别时，在将大量不同类别的图像样本及其对应的目标识别结果输入到人工神经网络后（...），经过自主学习后（...），该系统能够逐步掌握识别类似图像的能力（...）。这一自主学习机制对预测任务具有重要意义（...）。
展望未来的人工神经网络系统将具备经济分析功能，并能为用户提供广泛的经济数据支持与趋势分析服务。该系统不仅能够进行经济预测与效益预测分析工作，并且还能够实现信息间的深度关联处理能力。该系统还特别强调其强大的计算能力和实时处理能力，在实际应用中展现出显著的优势
为解决复杂问题寻求最优解，
通常会消耗大量计算资源。
通过构建专门针对该问题的一类反馈式的人工神经网络，
借助计算机强大的计算能力，
能够迅速获得优化方案。
参考资源包括维基百科上的前馈神经网络、BP neural network、convolutional neural network以及artificial neural network等
谷歌人工智能写作项目：小发猫
卷积神经网络通俗理解
A8U神经网络 。
Convolutional Neural Networks (CNN) 是一类在模式识别和计算机视觉中表现出色的前馈神经网络架构，在深度学习领域中占据重要地位。这类网络通过多层卷积操作提取局部特征，并结合非线性激活函数实现复杂的特征映射和分类任务。
卷积神经网络擅长特征学习（feature learning）的能力，并基于其层次结构执行位移无关分类（shift-invariant classification）。因此也被称作'平移不变的人工神经网络'。
神经网络包括卷积层，还包括哪些层
基于前馈神经网络架构设计而成的卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN），其人工神经元能够感知局部区域内的相邻单元所携带的信息特征，并在此基础上实现对大规模图像数据的高度识别能力。该架构在处理大规模图像数据时展现出卓越的效果
它包含卷积核（alternating convolutional layer）和池化层。卷积神经网络近年来发展迅速，并受到广泛关注作为一种高效的特征提取方法。
20世纪60年代，在进行关于猫脑皮层神经元的研究时，Hubel和Wiesel发现了具有特定功能的神经元类型。这些发现有助于减少反馈神经网络的整体复杂度，并最终导致了卷积神经网络（简称CNN）这一概念的提出。
如今，在多个学科领域中,CNN已成为研究焦点。在模式识别方面,CNN因其无需进行复杂的前期图像处理而直接接受原始数据,从而实现了更广泛的运用。
K.Fukushima于1980年提出的新型识别装置是卷积神经网络的第一台应用实例。随后，众多科研团队对该技术进行了优化与提升。
其中，在人工智能领域具有重要研究价值的是Alexander和Taylor提出的创新性概念'改进认知机'。这一方法通过融合多种优化思路的优势，并成功地避开了传统反向传播算法的低效问题。
卷积神经网络和深度神经网络的区别是什么
主要区别在于多层感知机中对各层的定义及深度处理方法存在差异。仿效人类的思维方式，在逐层次构建单个神经元时，默认情况下会逐一进行训练；当所有层次均完成训练后，则采用wake-sleep算法进行优化。
卷积神经网络利用'卷须'作为信息传递媒介。一个固定的'滤波器'在整个图像处理过程中被广泛使用，并且经过'滤波过程'后依然保持其原始的空间位置关系。
类脑和卷积神经网络什么关系
一、“类脑”概念
1.最初阶段，“类脑”概念主要指的就是通过软硬件模拟生物神经系统组织架构和数据处理流程的方法。
2.伴随着技术手段的不断进步，在多种工程技术领域（包括但不限于）的发展下，“脑与机”的界限已逐渐被消除。
除了脑机接口外，在计算机与生物神经系统的连接中架起了即时通讯的道路，在推动实现脑与机之间的双向互动、促进协同运作并最终达成一体化的过程中扮演了关键角色。随后，“类脑”的概念逐渐拓展至生命领域的范畴
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。
类脑研究以模仿人脑信息处理机制为核心目标，在仿生学的基础上发展出一系列理论与技术体系；或者借助脑机接口技术将计算能力与生命体进行深度融合，在此基础上构建起融合生物神经系统的高级认知架构。
我们可以将其英文名称命名为Cybrain（CyberneticBrain），其意为仿生与融合之概念
其主要特征如下：
A. 以信息为核心手段：通过信息手段认识生物、模拟生物以及构建融合型认知系统。
B. 以人造超级大脑为主要目标：涵盖计算仿生型超级大脑（基于生物进化的认知逻辑）以及生物-计算一体化型超级大脑（基于神经可编程性）两种形态。
C. 以学科交叉整合为突破路径：不仅涉及计算机与神经科学的交叉融合，还需与微电子技术、材料科学、心理学、物理学以及数学等基础学科深度协同创新才能实现重大突破。
类脑研究的主要内容在于其要彻底实现"懂脑、仿brain、连brain"的目标，并非仅仅满足于某一方面的能力。
因此我们采用分类法将类脑研究主要内容划分为三个主要领域即信息工具分析大脑活动、计算模型模拟大脑运行机制以及以信息技术为核心支撑的人工智能系统与人类认知能力协同作用（如图1所示）。其中以信息技术为核心支撑
卷积神经网络（CNN）是一种基于卷积运算的人工神经网络模型，在深度学习领域具有重要地位
- 卷积神经网络具备特征提取能力（representation learning），其层次结构使其对输入数据进行位置无关的分类处理（shift-invariant classification）。此外，该技术也可被称为'位置无关的人工神经网络（Shift-Invariant Artificial Neural Networks, SIANN）'。
3.卷积神经网络的研究始于二十世纪80至90年代时期，在这一时间段内提出了多种创新性设计；其中时间延迟网络被认为是最早提出的卷积神经网络模型之一；而LeNet-5则是其中最具代表性的模型。
在二十一世纪后期，在深度学习理论的建立以及计算设备技术的进步下，卷积神经网络迅速发展，并在多个研究领域得到广泛应用。
4.模仿生物视觉感知机制构建的人工智能系统支持监督式学习与无监督式学习。由于隐含层内各卷积核之间存在参数共享以及各层之间连接稀疏性的特点，在计算资源有限的情况下仍能实现对图像像素信息及音频信号特征等格点化拓扑结构数据的学习。该系统具有稳定的性能表现，并在数据处理方面无需额外的特征工程需求。
三、二者关系人工智能时代的到来，大量数据为计算机提供了对人脑模拟人脑运作模式的机会，并且强大的算力使得计算机能够充分运用这些数据来发现更多普遍规律从而促进其在知识领域的发展。
在应用范围上更为广泛，在理论体系和应用层面的研究则更为全面。其主要目标在于模仿人类大脑的功能机制，并以实现人工智能为目标。仅占整体研究领域的很小一部分属于对人类认知过程研究的重要成果之一。
而卷积神经网络只是深度学习的代表算法之一。
卷积神经网络和深度神经网络的区别是什么？
如何更好的理解分析深度卷积神经网络
用局部连接而不是全连接，同时权值共享。
局部连接的概念借鉴于局部感受域理论，在此框架下表明单个视神经元仅聚焦于某一特定区域的信息处理。（与普通全连接层形成对比的是（下一层的一个神经元通常需连接上一层的所有节点），而卷积层则通过聚焦特定区域来优化信息传递效率。）具体而言，在卷积层中每个节点专注于处理前一层次的一个特定区域（例如一个3×3像素的小方块），从而实现对视觉信号的高度聚焦和特征提取。
这样一来，在全连接层中所需的参数数量相比而言会显著降低，并从而减少了对样本空间规模的需求。权值共享这一概念即为：某一隐藏层的所有神经元共用一组权重参数。这些概念对应于卷积层，则正好是某个固定的卷积核。
卷积核在图像上进行扫描时，在每个位置上都有一个对应的局部联结型神经元。基于权值共享机制的原因，在所有这些神经元中参数相同，并且它们与同一个卷积核相关联。
补充说明：每个卷积核都与特定的特征相关联。具体来说，在图像处理中，不同方向的边缘（edge）会与对应的滤波器或感受野相匹配。
在设计激活函数时，选择ReLU能够有效防止输入梯度过大趋于零（如同使用sigmoid函数）而导致权重更新受阻的问题（即Gradient Vanishing现象）。其输出将更加稀疏。
经过池化处理后（通过取邻域内的最大值或求平均值从而丢弃了一部分细节）的程度上也抑制了模型过拟合的现象
综述总体来说就是递归卷积-relu 来提取特征，在进行下采样之后再作更高层次的特征提取；实质上深层卷积网络的主要作用在于特征提取。
最后一层采用softmax函数用于分类任务（输出一个介于0到1之间的数值表示输入属于该类别的可能性）。