神经网络:卷积神经网络(CNN神经网络)最早由心理学家和神经学家提出，旨在开发和测试神经计算模拟。神经网络有三个要素:拓扑结构、连接方式和学习规则，神经网络的拓扑结构:神经网络的单元通常是分层排列的，根据网络的层数，神经网络可分为单层神经网络、两层神经网络和三层神经网络，卷积神经网络工作原理的直观讲解？了解卷积神经网络-CNN(基本原。
1、卷积神经网络CNN(ConvolutionalNeuralNetwork
上图的计算过程是这样的:首先我们可以把右边的卷积，可以叫做滤波器或者内核，覆盖到左边的第一个区域，然后按照对应的位置分别乘加，3 * 11 * 12 * 10 * 00 * 01 *(1)8 *(1)2 *(1)5；按照上面的计算方法，逐渐向右移动一个步长(步长可以设置为1，2，…)，然后向下移动，逐步计算对应的值，得到最终值。
2、卷积神经网络中的stride、padding和channel概念
如图所示，用一个3×3的卷积核对一个6×6的原始图像进行卷积得到的图像是一个4×4的图像(63×14)，也就是说，每次卷积后，原始图像都会变得更小，失真，所以没有办法设计出足够层数的深度神经网络。除此之外，还有一个重要原因是，原始图像中的边缘像素永远不会位于卷积核的中心，只有原始图像的4×4像素会。
3、一文看懂卷积神经网络-CNN(基本原理 独特价值 实际应用
在CNN出现之前，图像是人工智能的难题，原因有二:图像需要处理的数据量太大，导致成本高，效率低。图像在数字化过程中很难保留其原始特征，导致图像处理的精度较低。这里有两个问题需要详细说明:图像是由像素组成的，每个像素又是由颜色组成的。现在任何图片都是1000×1000像素以上，每个像素都有RGB3参数来表示颜色信息。
1000×1000×33，000，000这么大的数据量处理起来非常耗费资源，而且只是一张不太大的图！卷积神经网络——CNN解决的第一个问题是“把复杂的问题简单化”，把大量的参数简化成少数几个参数，然后进行处理。更重要的是，在大多数场景下，降维不会影响结果。比如一张1000像素的图片缩小到200像素，并不影响肉眼识别图片中是猫还是狗，机器也一样。
4、【阅读笔记】改进卷积神经网络的14个小技巧
Original:原标题太误导人了。1)架构应该遵循应用程序。你可能会被GoogleBrain或DeepMind等奇怪的实验室发明的令人眼花缭乱的新模型所吸引，但在你的用例或商业环境中，其中许多模型要么是不可能的，要么是非常不现实的。您应该为您的特定应用程序使用最有意义的模型。这种模式可能很简单，但仍然很强大，比如VGG。2)网络路径的扩散每年ImageNetChallenge的冠军都会使用比前一届冠军更深的网络。
3)力求简洁然而，越大不一定越好。在名为“Biggerisnotnecessarilybetter”的论文中，Springenberg等人演示了如何用更少的单元实现最先进的结果。增加对称性无论是在建筑还是生物领域，对称性都被认为是品质和技术的标志。史密斯将分形网络的优雅归因于网络的对称性。
5、卷积神经网络工作原理直观的解释?
其实很简单，就是用计算机模拟人的视觉、听觉和感觉。其实原因很简单，因为卷积运算，从频域的角度来看就是频谱相乘，所以当图像与卷积核进行卷积时，两者频谱不重叠的部分自然是乘以0，然后这部分图像的频率信息被卷积核过滤掉。图像本质上是一个二维离散信号，像素值代表位置的幅度，所以图像包含了一系列的频率特征。比如图像的边缘部分像素值差异大，属于高频信号，背景部分像素值差异小，属于低频信号。
6、卷积神经网络——卷积层、池化层和激活函数
2018 . 11 . 20看tensorflow的时候发现还有很多概念没有理解透彻。发现了一个很棒的资源(估计大家都知道，现在只有我发现了)，网易云课堂吴恩达老师举办的深度学习课程感觉很棒。这篇文章实际上是吴恩达卷积神经网络的视频学习笔记。2019 . 2 . 14再次复习该部分内容，增加了1.1章的自问自答，增加了实现池层反向传播的方式，增加了激活函数relu和sigmoid的比较。
请注意，1表示亮，1表示暗。这样就可以找到正负边。对于垂直边缘过滤器，重要的是中间列为0，并且左列和右列的值可以尽可能不同。这个滤波器的值也可以通过反向传播算法来学习，并且不需要在算法开始之前决定。深度学习甚至可以学习其他的边，无论是45度，73度，甚至其他角度。虽然比手工复杂，但确实有这个能力。
7、卷积神经网络中的卷积的物理意义和现象
数学上来说，卷积是一种运算。信号与系统中卷积的公式如下:对应乘加，在坐标轴上进行。在图像中这样一个二维矩阵的卷积中，我们可以想象卷积神经网络中的“平滑问题”就是对图像进行平滑，典型的8场平滑。结果中的每一个值都来自于原始对应位置及其周围的八个元素与一个3X3矩阵的乘积，相当于将每个区域的元素与W矩阵相乘，以得到原始矩阵，也叫核，
如果我们依次平滑过去，就可以得到卷积图像素值的数值变化。内核放在图像的左上角。核覆盖的像素值乘以对应的核值，乘积相加。结果被放置在新图像中对应于内核中心的位置。下图显示了第一步的示例。内核移动一个像素，并且该过程被重置，直到图像中所有可能的位置被如下过滤，这次使用水平Sobel过滤器。请注意，卷积图像周围有一个空白边框。
8、用卷积神经网络提取图像特征
以上提到的方法都是基于知识的图像特征提取，还有一条技术路线，基于深度学习的图像特征提取。人感知图像时，是有层次的，是抽象的。首先，他们理解颜色和亮度，然后是边缘、拐角和直线等局部细节，然后是纹理和几何形状等更复杂的信息和结构，最后形成整个对象的概念。视觉神经科学对视觉机制的研究验证了这一结论，动物大脑的视觉皮层具有层状结构。
1959年，大卫和威塞尔进行了一项实验。他们将电极插入猫大脑的初级视觉皮层，在猫眼前显示各种形状、空间位置和角度的光带，然后测量猫大脑神经元发出的电信号。实验表明，不同的神经元对各种空间位置和方向有不同的偏好。这项成就后来为他们赢得了诺贝尔奖。已经证明，视觉皮层具有层次结构。
9、神经网络:卷积神经网络(CNN
神经网络最早由心理学家和神经学家提出，旨在开发和测试神经计算模拟。粗略地说，神经网络是一组连接的输入/输出单元，其中每个连接都与一个权重相关联。在学习阶段，通过调整权值来逐步提高神经网络的预测精度。由于单元之间的联系，神经网络学习也被称为连接器学习。神经网络是在模拟人脑神经元数学模型的基础上建立起来的。它由一系列神经元组成，细胞之间相互连接。
神经网络有三个要素:拓扑结构、连接方式和学习规则。神经网络的拓扑结构:神经网络的单元通常是分层排列的。根据网络的层数，神经网络可分为单层神经网络、两层神经网络和三层神经网络。结构简单的神经网络学习收敛快，但精度低。神经网络每层的层数和单元数取决于问题的复杂程度。问题越复杂，神经网络的层数就越多。
10、卷积神经网络
ConvolutionalNeuralNetwork(CNN)是图像处理、计算机视觉和自然语言处理中常用的深度学习模型。它通过卷积运算从输入数据中提取特征，具有平移不变性、参数共享和稀疏连接等优点。卷积神经网络主要由卷积层、池层和全连接层组成。其中，卷积层是卷积神经网络的核心部分，通过滑动一个卷积核对输入数据进行卷积运算，提取数据的局部特征。
全连通层用于对卷积层和汇集层提取的特征进行分类或回归。卷积神经网络的训练过程一般采用反向传播算法优化，通过迭代更新网络的参数使损失函数最小，在训练过程中，常用的优化算法有随机梯度下降(SGD)、Adam、Adagrad等。卷积神经网络已经广泛应用于图像分类、目标检测、语义分割、人脸识别等领域，成为深度学习领域最重要的模型之一。