卷积神经网络与神经网络,卷积神经网络的特点

1、前馈神经网络、BP神经网络、卷积神经网络的区别与联系

一、计算方法不同

前馈神经网络：一种最简单的神经系统结构体系，在多层感知机中广泛应用。各个神经元按照层次分布于不同的计算层之间进行信息传递关系设计．每个计算单元仅与其上一层的所有单元形成连接关系，并通过激活函数对输入信号进行处理后向下一层次传播信号信息．整个系统内部不存在反馈回路

2、BP神经网络：是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络。

3、卷积神经网络：包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络。

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）函数逼近：用输入向量和相应的输出向量训练一个网络逼近一个函数；

（2）模式识别：用一个待定的输出向量将它与输入向量联系起来；

（3）分类：把输入向量所定义的合适方式进行分类；

（4）数据压缩：减少输出向量维数以便于传输或存储。

3、卷积神经网络：它广泛应用于图像识别任务、物体识别技术等多个领域包括计算机视觉领域以及自然语言处理技术物理学和遥感科学等领域

联系：

标准反向传播算法BP与卷积神经网络均属前馈神经网络类别；这三种均源自人工神经网络领域。由此可见，在基本原理及架构上它们具有相似之处。

三、作用不同

前馈神经网络：架构简洁且应用极为普遍，在理论上可具备无限逼近能力，并能精确实现任一有限规模的训练数据集．此外还可以精确实现任一有限规模的训练数据集合。

2、BP神经网络：具有显著而非线性映射能力和柔性特征。在设计过程中,中间层数以及各层神经元数量可以根据具体需求灵活配置;同时由于不同架构的影响,其性能表现也会有所差异。

3、卷积神经网络：该网络具备特征提取能力，并通过其层级结构实现输入信息的平移鲁棒分类。

扩展资料 ：

1、BP神经网络优劣势

BP神经网络不论在理论研究还是应用性能上都较为完善。它显著的优势在于具备强大的非线性映射能力以及灵活多样的拓扑结构。根据具体需求可自由决定中间层数及各层神经元数量等关键参数设置，并且根据不同的拓扑架构设计也能带来显著的效果差异。然而，在实际应用中该算法仍面临诸多局限性

学习效率低下，在解决相对简单的题目时，通常需要进行数百到数千次的练习才能逐步趋近于稳定状态。

②容易陷入局部极小值。

③网络层数、神经元个数的选择没有相应的理论指导。

④网络推广能力有限。

2、人工神经网络的特点和优越性，主要表现在以下三个方面

该系统具备自我学习能力。比如在图像识别过程中,只需将大量不同类别的样本及其应识别结果输入到人工神经网络中,则通过其自我学习机制逐步掌握类似图像的识别规律。该系统的学习功能对预测工作尤为重要,展望未来的人工神经网络计算机将会为人类提供更为广泛的经济与效益预测服务,其应用前景非常广阔

②具有联想存储功能。用人工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。

③该算法具备快速求解优化问题的能力。求解复杂问题时通常会消耗大量计算资源，在这种情况下采用一种专门针对该问题设计的人工神经网络模型，在处理这类问题时能够显著提高计算效率。

参考资料：

谷歌人工智能写作项目：小发猫

2、卷积神经网络 有哪些改进的地方

卷积神经网络领域的最新研究激发了研究人员对立体匹配重建的热情。从概念上讲，基于学习算法能够捕获全局语义信息，并通过利用高光和反射等先验条件实现更加稳健的匹配过程。当前已有研究探索了多种两视图立体匹配方法，在利用神经网络替代传统设计的人工相似性度量或正则化手段时取得了更好的效果，并逐步超越了传统方法的应用边界。事实上，在图像配准问题中采用卷积神经网络具有显著优势：因为图像对已经被标准化处理后仅需在水平方向上进行逐像素视差估计即可完成任务

与双目立体匹配不同之处在于,MVS系统的输入可接纳任意数量的不同视图,这一特性为深度学习方法带来了新的挑战,即如何高效处理多视图数据以达到可靠的深度估计目标.值得注意的是,目前仅有少数研究开始关注这一问题,例如SurfaceNet通过预先构建彩色体素立方体并整合所有像素的颜色信息及相机参数来构建三维代价场,该三维代价场即作为深度学习模型的输入.然而由于三维代价场所占用的巨大内存资源限制了模型规模的增长:SurfaceNet采用了"分治而理"的独特策略来应对大规模场景重建问题,这不仅增加了模型计算复杂度而且导致整个重建过程耗时较长

3、卷积神经网络和深度神经网络的区别是什么

作者：杨延生
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来源：知乎
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"深度学习"是为了让层数较多的多层神经网络可以训练，能够work而演化出来的一系列的 新的结构和新的方法。
新的网络结构中最著名的就是CNN，它解决了传统较深的网络参数太多，很难训练的问题，使用了逗局部感受野地和逗权植共享地的概念，大大减少了网络参数的数量。关键是这种结构确实很符合视觉类任务在人脑上的工作原理。
新的结构还包括了：LSTM，ResNet等。
新的方法就多了：新的激活函数：ReLU，新的权重初始化方法（逐层初始化，XAVIER等），新的损失函数，新的防止过拟合方法（Dropout, BN等）。这些方面主要都是为了解决传统的多层神经网络的一些不足：梯度消失，过拟合等。
---------------------- 下面是原答案 ------------------------
从广义上说深度学习的网络结构也是多层神经网络的一种。
传统意义上的多层神经网络是只有输入层、隐藏层、输出层。其中隐藏层的层数根据需要而定，没有明确的理论推导来说明到底多少层合适。
而深度学习中最著名的卷积神经网络CNN，在原来多层神经网络的基础上，加入了特征学习部分，这部分是模仿人脑对信号处理上的分级的。具体操作就是在原来的全连接的层前面加入了部分连接的卷积层与降维层，而且加入的是一个层级。
输入层 - 卷积层 -降维层 -卷积层 - 降维层 -- . -- 隐藏层 -输出层
简单来说，原来多层神经网络做的步骤是：特征映射到值。特征是人工挑选。
深度学习做的步骤是 信号->特征->值。 特征是由网络自己选择。

4、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与深度神经网络在层数定义以及深度处理方法上有显著的不同**（active learning vs layer-wise learning）。具体而言，在深度神经网络中是基于人脑的信息处理机制，在逐个构建单个神经元的过程中实现对输入数据的学习过程（layer-wise learning）；而当所有层次的学习过程完成之后，则通过 wake-sleep 算法对模型参数进行优化配置（parameter optimization）。值得注意的是，在卷积神经网络的设计中，“卷积核”被用作信息传递的核心媒介（information intermediary）；由于每个卷积核在整个图像识别过程中保持一致的参数配置（即被共享），因此即使经过卷积操作后的图像元素仍能保留其原始的空间位置关系（spatial relationships）**。