卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的運用與測試

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：聽起來像是生物與數(shù)學(xué)還有少量計算機(jī)科學(xué)的奇怪結(jié)合，但是這些網(wǎng)絡(luò)在計算機(jī)視覺領(lǐng)域已經(jīng)造就了一些最有影響力的創(chuàng)新。2012年神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開始嶄露頭角，那一年Alex Krizhevskyj在ImageNet競賽上（ImageNet可以算是競賽計算機(jī)視覺領(lǐng)域一年一度的“奧運會”競賽）將分類錯誤記錄從26%降低到15%，這在當(dāng)時是一個相當(dāng)驚人的進(jìn)步。從那時起許多公司開始將深度學(xué)習(xí)應(yīng)用在他們的核心服務(wù)上，如Facebook將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用到他們的自動標(biāo)注算法中，Google（谷歌）將其應(yīng)用到圖片搜索里，Amazon（亞馬遜）將其應(yīng)用到產(chǎn)品推薦服務(wù)，Pinterest將其應(yīng)用到主頁個性化信息流中，Instagram也將深度學(xué)習(xí)應(yīng)用到它們的圖像搜索架構(gòu)中。然而最經(jīng)典的，或者說最流行的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使用范例是將其用于圖像處理領(lǐng)域。提到圖像處理，本文主要介紹的是如何使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行圖像分類。
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問題空間

圖像分類是將輸入圖像（貓、狗等）進(jìn)行分類輸出或者將其分類成最能描述圖像特征的類別的任務(wù)。對于人類來說，認(rèn)知是我們出生之后就學(xué)會的第一個技能，也是作為成年人來說非常自然和輕松的技能。我們可以毫不猶豫迅速識別出我們周圍的環(huán)境以及物體，當(dāng)我們看到一張圖片或者觀察周遭環(huán)境時，大部分時間我們都能馬上對場景做出判斷并且給每個物體都打上標(biāo)識，這些甚至都不需要刻意去觀察。這些技能能夠迅速識別其模式，從我們以前的經(jīng)驗中做出推論，然后將其運用至不同的圖片或者環(huán)境中——這些都是我們與機(jī)器不同的地方。

輸入與輸出

當(dāng)計算機(jī)看到一張圖片時（即輸入一張圖片），它所看到的是一系列的像素值。根據(jù)圖片的分辨率與大小，計算機(jī)將看到的是一個32×32×3的數(shù)字陣列（3指代的是RGB—顏色值）。我們稍微將一下這個，假設(shè)我們有一張480 x 480的JPG格式圖片，它的表達(dá)陣列即為480 x 480 x 3。這些數(shù)字中的每一個值都可以從0取到255，它描述了在這一點上的像素強(qiáng)度。這些數(shù)字雖然對于我們進(jìn)行圖像分類時沒有任何意義，但其卻是計算機(jī)在圖像輸入時唯一獲取的數(shù)據(jù)。這個理念就是你給電腦指定相關(guān)數(shù)據(jù)排列，它將圖像是一個特定的類別的可能性進(jìn)行輸出（如80—貓，15—狗，05—鳥等）。

我們希望電腦做什么

現(xiàn)在我們了解到問題是在輸入和輸出上，讓我們來考慮如何解決這個問題。我們希望電腦能做到的是在所有的給定圖像中分辨出不同的類別，它能找到那些“狗之所以是狗”或者“貓之所以是貓”的特性。這個就是在我們的頭腦中潛意識里進(jìn)行認(rèn)知識別的過程，當(dāng)我們看到一張狗的圖像時，我們能夠?qū)⑵浞诸愐驗閳D像上有爪子或者四條腿等明顯的特征。以類似的方式計算機(jī)能夠進(jìn)行圖像分類任務(wù)，通過尋找低層次的特征如邊緣和曲線，然后運用一系列的卷積層建立一個更抽象的概念。這是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的一個總體概述，接下來我們來探討下細(xì)節(jié)。

生物聯(lián)系

首先要稍微普及下一點背景知識，當(dāng)你第一次聽到卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這個詞時，你也許會想這是是不與神經(jīng)科學(xué)或者生物學(xué)有關(guān)？恭喜你，猜對了一部分。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的確從生物學(xué)上的視覺皮層得到啟發(fā)，視覺皮層有微小區(qū)域的細(xì)胞對于特定區(qū)域的視野是十分敏感的。

1962年，Hubel和 Wiesel發(fā)現(xiàn)大腦中的部分神經(jīng)元只對一定的方向的邊緣做出回應(yīng)。例如，當(dāng)暴露在垂直邊緣或者一些當(dāng)水平或?qū)蔷€邊緣時，一些神經(jīng)元才會做出回應(yīng)。Hubel和 Wiesel發(fā)現(xiàn)，所有這些神經(jīng)元都被架構(gòu)在一個柱狀結(jié)構(gòu)中，這樣的架構(gòu)使它們能夠產(chǎn)生視覺感知。系統(tǒng)中的特定成員可以完成特定任務(wù)這種理念（神經(jīng)細(xì)胞在視覺皮層中尋找特定的特征）也能很好地應(yīng)用在機(jī)器學(xué)習(xí)上，這也是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)。

架構(gòu)

對于卷曲神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更詳細(xì)的介紹是將圖片通過一系列的卷積、非線性、池（采樣）、全連接層，然后得到一個輸出。正如我們前面所說的，輸出是一個類或者一個圖像類別的可能性概率?，F(xiàn)在，困難的部分是了解每一層的任務(wù)。

第一層—數(shù)學(xué)

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本文導(dǎo)航

第 1 頁：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的運用與測試
第 2 頁：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的卷積層
第 3 頁：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

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什么是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？完整的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNNS）解析

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）是一種特殊類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在圖像上表現(xiàn)特別出色。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由Yan LeCun在1998年提出，可以識別給定輸入圖像中存在的數(shù)字。

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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練步驟? 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network, CNN）是一種常用的深度學(xué)習(xí)算法，廣泛應(yīng)用于圖像識別、語音識別、自然語言處理等諸多領(lǐng)域。CNN

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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用領(lǐng)域

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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法原理? 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，CNN）是一種深度學(xué)習(xí)（Deep Learning）的模型，它能夠自動地從圖片、音頻、文本等數(shù)據(jù)中提

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　　卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network，CNN)是一種深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，主要用于圖像和視頻的識別、分類和預(yù)測，是計算機(jī)視覺領(lǐng)域中應(yīng)用最廣泛的深度學(xué)習(xí)算法之一。該網(wǎng)絡(luò)模型可以自動從原始數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)有用的特征，并將其映射到相應(yīng)的類別。

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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法有哪些？

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法有哪些？? 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network, CNN) 是一種基于多層感知器（multilayer perceptron, MLP）的深度學(xué)習(xí)

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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法代碼matlab

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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一共有幾層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型三層

的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，經(jīng)過多層卷積、池化、非線性變換等復(fù)雜計算處理，可以從圖像、音頻、文本等數(shù)據(jù)中提取有用的特征。下文將詳細(xì)介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和原理。 CNN 的層級結(jié)構(gòu) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一共有三層，分別是輸入層、隱藏層和輸出層。隱藏層包括卷積層、池化層和全連接層。其中，隱藏

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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的優(yōu)缺點

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的優(yōu)缺點? 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，CNN）是一種從圖像、視頻、聲音和一系列多維信號中進(jìn)行學(xué)習(xí)的深度學(xué)習(xí)模型。它在計算機(jī)視覺、語音識別

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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要包括哪些卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成部分

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什么是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？為什么需要卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，CNN）是一種用于處理具有類似網(wǎng)格結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。它廣泛用于圖像和視頻識別、文本分類等領(lǐng)域。CNN可以自動從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)出合適的特征，并以此對新輸入的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類或回歸等操作。

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什么是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？如何MATLAB實現(xiàn)CNN？

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN 或 ConvNet）是一種直接從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。 CNN 特別適合在圖像中尋找模式以識別對象、類和類別。它們也能很好地對音頻、時間序列和信號數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。

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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通俗理解

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)，是深度

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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點? 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，CNN）是一種基于深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，在圖像識別、語音識別、自然語言處理等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。相比于

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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks，簡稱CNN）和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Backpropagation Neural Networks，簡稱BPNN）是兩種

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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理是什么

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，簡稱CNN）是一種深度學(xué)習(xí)模型，廣泛應(yīng)用于圖像識別、語音識別、自然語言處理等領(lǐng)域。本文將詳細(xì)介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理，包括其

2024-07-02 14:44:08

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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)及其功能

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，簡稱CNN）是一種深度學(xué)習(xí)模型，廣泛應(yīng)用于圖像識別、視頻分析、自然語言處理等領(lǐng)域。本文將詳細(xì)介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)及其功能

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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)cnn模型有哪些

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks，簡稱CNN）是一種深度學(xué)習(xí)模型，廣泛應(yīng)用于圖像識別、視頻分析、自然語言處理等領(lǐng)域。 CNN的基本概念 1.1 卷積層

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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理和應(yīng)用范圍

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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理與實現(xiàn)

1.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks，簡稱CNN）是一種深度學(xué)習(xí)模型，廣泛應(yīng)用于圖像識別、視頻分析、自然語言處理等領(lǐng)域。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其

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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的是什么

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks，簡稱CNN）是一種深度學(xué)習(xí)模型，廣泛應(yīng)用于圖像識別、視頻分析、自然語言處理等領(lǐng)域。本文將詳細(xì)介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念、結(jié)構(gòu)

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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks，簡稱CNN）是一種深度學(xué)習(xí)模型，廣泛應(yīng)用于圖像識別、視頻分析、自然語言處理等領(lǐng)域。CNN具有以下三大特點：局部連接

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cnn卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類有哪些

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）是一種深度學(xué)習(xí)模型，廣泛應(yīng)用于圖像分類、目標(biāo)檢測、語義分割等領(lǐng)域。本文將詳細(xì)介紹CNN在分類任務(wù)中的應(yīng)用，包括基本結(jié)構(gòu)、關(guān)鍵技術(shù)、常見網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)以及實際應(yīng)用案例。引言 1.1

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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)和工作原理

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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類方法有哪些

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks，CNN）是一種深度學(xué)習(xí)模型，廣泛應(yīng)用于圖像分類、目標(biāo)檢測、語義分割等計算機(jī)視覺任務(wù)。本文將詳細(xì)介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類方法

2024-07-03 09:40:06

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bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)區(qū)別是什么

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Backpropagation Neural Network）和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，簡稱CNN）是兩種不同類型的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它們在

2024-07-03 10:12:47

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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實現(xiàn)原理

2024-07-03 10:49:09

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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)示例

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，簡稱CNN）是一種深度學(xué)習(xí)模型，主要用于處理具有網(wǎng)格結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)，如圖像。CNN通過卷積層自動提取圖像特征，然后通過全連接層進(jìn)行

2024-07-03 10:51:08

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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別

在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks, CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Neural Networks, RNN）是兩種極其重要

2024-07-03 16:12:24

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循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別

循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Neural Network，RNN）和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，CNN）是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域中兩種非常重要的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

2024-07-04 14:24:51

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BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)系

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Backpropagation Neural Network）和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，簡稱CNN）是兩種在人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域

2024-07-10 15:24:44

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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念、原理及特點

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks，簡稱CNN）是一種深度學(xué)習(xí)算法，它在圖像識別、視頻分析、自然語言處理等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。本文將詳細(xì)介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

2024-07-11 14:38:46

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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有何用途卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常運用在哪里

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks，簡稱CNN）是一種深度學(xué)習(xí)模型，廣泛應(yīng)用于圖像識別、視頻分析、自然語言處理、生物信息學(xué)等領(lǐng)域。本文將介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的用途

2024-07-11 14:43:42

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BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的比較

多層。每一層都由若干個神經(jīng)元構(gòu)成，神經(jīng)元之間通過權(quán)重連接。信號在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中是前向傳播的，而誤差是反向傳播的。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）： CNN主要由卷積層、池化層和全連接層組成。卷積層通過滑動窗口（濾波器）對輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行局部處

2025-02-12 15:53:14

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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的運用與測試

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