概述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念
1、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念
計算機視覺和 CNN 發(fā)展十一座里程碑
上世紀60年代，Hubel等人通過對貓視覺皮層細胞的研究，提出了感受野這個概念，到80年代，F(xiàn)ukushima在感受野概念的基礎(chǔ)之上提出了神經(jīng)認知機的概念，可以看作是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的第一個實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)，神經(jīng)認知機將一個視覺模式分解成許多子模式（特征），然后進入分層遞階式相連的特征平面進行處理，它試圖將視覺系統(tǒng)模型化，使其能夠在即使物體有位移或輕微變形的時候，也能完成識別。
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是多層感知機（MLP）的變種，由生物學(xué)家休博爾和維瑟爾在早期關(guān)于貓視覺皮層的研究發(fā)展而來，視覺皮層的細胞存在一個復(fù)雜的構(gòu)造，這些細胞對視覺輸入空間的子區(qū)域非常敏感，稱之為感受野。
CNN由紐約大學(xué)的Yann Lecun于1998年提出，其本質(zhì)是一個多層感知機，成功的原因在于其所采用的局部連接和權(quán)值共享的方式：
一方面減少了權(quán)值的數(shù)量使得網(wǎng)絡(luò)易于優(yōu)化
另一方面降低了模型的復(fù)雜度，也就是減小了過擬合的風(fēng)險
該優(yōu)點在網(wǎng)絡(luò)的輸入是圖像時表現(xiàn)的更為明顯，使得圖像可以直接作為網(wǎng)絡(luò)的輸入，避免了傳統(tǒng)識別算法中復(fù)雜的特征提取和數(shù)據(jù)重建的過程，在二維圖像的處理過程中有很大的優(yōu)勢，如網(wǎng)絡(luò)能夠自行抽取圖像的特征包括顏色、紋理、形狀及圖像的拓撲結(jié)構(gòu)，在處理二維圖像的問題上，特別是識別位移、縮放及其他形式扭曲不變性的應(yīng)用上具有良好的魯棒性和運算效率等。
聲明：本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點僅代表作者本人，不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用，如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題，請聯(lián)系本站處理。
舉報投訴
-
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
+關(guān)注
關(guān)注
42文章
4820瀏覽量
106346 -
互聯(lián)網(wǎng)
+關(guān)注
關(guān)注
55文章
11289瀏覽量
108501 -
卷積
+關(guān)注
關(guān)注
0文章
95瀏覽量
18901
發(fā)布評論請先 登錄
相關(guān)推薦
熱點推薦
在Ubuntu20.04系統(tǒng)中訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的一些經(jīng)驗
模型。
我們使用MNIST數(shù)據(jù)集，訓(xùn)練一個卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）模型，用于手寫數(shù)字識別。一旦模型被訓(xùn)練并保存，就可以用于對新圖像進行推理和預(yù)測。要使用生成的模型進行推理，可以按照以下步驟進行操作：
1.
發(fā)表于 10-22 07:03
CICC2033神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)部署相關(guān)操作
讀取。接下來需要使用擴展指令，完成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的部署，此處僅對第一層卷積+池化的部署進行說明，其余層與之類似。
1.使用 Custom_Dtrans 指令，將權(quán)重數(shù)據(jù)、輸入數(shù)據(jù)導(dǎo)入硬件加速器內(nèi)。對于權(quán)重
發(fā)表于 10-20 08:00
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何監(jiān)測皮帶堵料情況 #人工智能
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
jf_60804796
發(fā)布于 :2025年07月01日 17:08:42
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的比較
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在多個方面存在顯著差異，以下是對兩者的比較： 一、結(jié)構(gòu)特點 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ： BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種多層的前饋
什么是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反向傳播算法
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反向傳播算法（Backpropagation Algorithm）是一種用于訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的有效方法。以下是關(guān)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反向傳播算法的介紹： 一、基本概念 反向傳播算
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)的關(guān)系
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)之間存在著密切的關(guān)系，以下是對它們之間關(guān)系的介紹： 一、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，即反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Ba
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理和多種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)方法
在上一篇文章中，我們介紹了傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識和多種算法。在本文中，我們會介紹人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理和多種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)方法，供各位老師選擇。 01 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ? 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之所
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實現(xiàn)工具與框架
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)因其在圖像和視頻處理任務(wù)中的卓越性能而廣受歡迎。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展，多種實現(xiàn)工具和框架應(yīng)運而生，為研究人員和開發(fā)者提供了強大的支持。 TensorFlow 概述
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)調(diào)整方法
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)因其在處理具有空間層次結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)時的卓越性能而受到青睞。然而，CNN的成功很大程度上依賴于其參數(shù)的合理設(shè)置。參數(shù)調(diào)整是一個復(fù)雜的過程，涉及到多個超參數(shù)的選擇和優(yōu)化。 網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)參數(shù)
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在自然語言處理中的應(yīng)用
自然語言處理是人工智能領(lǐng)域的一個重要分支，它致力于使計算機能夠理解、解釋和生成人類語言。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNNs）作為一種強大的模型，在圖像識別和語音處理等領(lǐng)域取得了顯著成果
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的比較
在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型被廣泛應(yīng)用于各種任務(wù)，如圖像識別、自然語言處理和游戲智能等。其中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNNs）和傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是兩種常見的模型。 1. 結(jié)構(gòu)差異 1.1 傳統(tǒng)
深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
深度學(xué)習(xí)近年來在多個領(lǐng)域取得了顯著的進展，尤其是在圖像識別、語音識別和自然語言處理等方面。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為深度學(xué)習(xí)的一個分支，因其在圖像處理任務(wù)中的卓越性能而受到廣泛關(guān)注。 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理與算法
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks，CNN）是一類包含卷積計算且具有深度結(jié)構(gòu)的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Feedforward Neural Networks
RNN模型與傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的一種強大工具，它們能夠模擬人腦處理信息的方式。隨著技術(shù)的發(fā)展，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的類型也在不斷增加，其中循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）和傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（如前饋
LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)與工作機制
LSTM（Long Short-Term Memory，長短期記憶）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種特殊的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），設(shè)計用于解決長期依賴問題，特別是在處理時間序列數(shù)據(jù)時表現(xiàn)出色。以下是LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
工商網(wǎng)監(jiān)
評論