卷积神经网络

关于卷积神经网络体系设计的理论实现

卷积神经网络,简称CNN,常用于视觉图像分析的深度学习的人工神经网络。形象地来说,这些网络结构就是由生物的神经元抽象拟合而成的。正如,每个生物神经元可以相互通信一般,CNN根据输入产生类似的通信输出。

理解 AI 最伟大的成就之一:卷积神经网络的局限性

经过一段漫长时期的沉寂之后,人工智能正在进入一个蓬勃发展的新时期,这主要得益于深度学习和人工神经网络近年来取得的长足发展。更准确地说,人们对深度学习产生的新的兴趣在很大程度上要归功于卷积神经网络(CNNs)的成功,卷积神经网络是一种特别擅长处理视觉数据的神经网络结构。

卷积神经网络的局部连接和权值共享

积神经网络(CNN)是一种目前计算机视觉领域广泛使用的深度学习网络,与传统的人工神经网络结构不同,它包含有非常特殊的卷积层和降采样层(有些文章和书籍里又称之为池化层、汇合层),其中卷积层和前一层采用局部连接和权值共享的方式进行连接,从而大大降低了参数数量。

卷积神经网络初探

将神经网络应用于大图像时,输入可能有上百万个维度,如果输入层和隐含层进行“全连接”,需要训练的参数将会非常多。如果构建一个“部分联通”网络,每个隐含单元仅仅只能连接输入单元的一部分,参数数量会显著下降。卷积神经网络就是基于这个原理而构建的。

卷积神经网络是如何实现不变性特征提取的

传统的图像特征提取(特征工程)主要是基于各种先验模型,通过提取图像关键点、生成描述子特征数据、进行数据匹配或者机器学习方法对特征数据二分类/多分类实现图像的对象检测与识别。卷积神经网络通过计算机自动提取特征(表示工程)实现图像特征的提取与抽象,通过MLP实现数据的回归与分类。二者提取的特征数据都具不变性特征。

12张动图帮你看懂卷积神经网络到底是什么

现如今,卷积神经网络在人工智能领域应用的广泛性及重要性可谓是不言而喻。为了让大家对卷积的类型有一个清晰明了的认识,可以快速概述不同类型的卷积及其好处。在这里绘制了动图,以方便大家的学习(仅关注二维卷积)。

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