当代深度学习模型介绍--卷积神经网络(CNNs)

news/2024/6/24 9:32:56/文章来源:https://blog.csdn.net/Amy_bj/article/details/137166882

AI大模型学习

方向一:AI大模型学习的理论基础

模型和应用的多样化:随着研究的深入,深度学习领域出现了多种创新的模型架构:

  • 卷积神经网络(CNNs)专门针对图像处理任务进行了优化,通过模拟生物视觉系统的工作原理,极大地提高了图像识别和分类的准确度。
  • 循环神经网络(RNNs)和它们的改进版本,如长短期记忆网络(LSTMs)门控循环单元(GRUs),则专门用于处理序列数据,如文本和时间序列,有效捕捉数据中的时间关系和顺序信息。
  • 最近,Transformer模型和它的变体(如BERT、NLP、GPT系列)在处理自然语言处理任务方面取得了显著的成就,它们的设计优化了数据中长距离依赖关系的捕捉,极大地提升了机器翻译、文本生成和理解的能力。

卷积神经网络(CNNs)是一种深度学习技术,它在图像处理和计算机视觉领域中发挥着重要作用。CNN通过模仿生物视觉系统的机制,能够有效识别和分类图像中的对象。

工作原理

CNN的核心概念是“卷积操作”,它是一种特殊的线性操作。卷积通过滤波器(或称为核)在输入图像上滑动,计算滤波器与图像各局部区域的点积,从而提取图像的特征。这种操作模仿了人类视觉系统的方式,人的视觉系统也是通过识别局部特征来理解整个场景的。

当我们谈论CNN的“卷积操作”时,我们实际上是在讨论一种数学操作,它可以帮助模型“看到”和理解图像中的各种特征。让我们通过一个更详细的解释来探索这个过程是如何工作的。

卷积操作的深入理解

  1. 滤波器(核)

    • 想象有一个小窗口(通常是一个小矩阵,比如3x3或5x5的大小),这个窗口就是我们所说的“滤波器”或“核”。
    • 每个滤波器都是用来捕捉图像中的某种特定特征,比如边缘、角点或某种纹理。滤波器里的数值(权重)决定了它对哪种特征敏感。
  2. 滑动过程

    • 滤波器在输入图像上从左到右、从上到下滑动,每次移动一定的步长(称为“stride”)。
    • 在每个位置上,滤波器都会覆盖图像的一个小区域。
  3. 计算点积

    • 对于滤波器覆盖的每个小区域,我们计算滤波器和该区域对应像素点的点积。具体来说,就是将滤波器中的每个数值与覆盖区域中相应位置的像素值相乘,然后将所有乘积相加。
    • 这个点积结果给我们一个数值,表示在当前位置上滤波器“看到”的特征的强度或程度。
  4. 生成特征图(Feature Map)

    • 将每个位置上的点积结果汇总起来,形成一个新的二维数组,这个数组就是所谓的“特征图”。
    • 特征图展示了整个图像中,被滤波器识别的特定特征分布情况。不同的滤波器会产生不同的特征图,每个特征图代表图像中一种特征的存在情况。

我们把卷积神经网络(CNN)的每个组成部分打个比方,使其更易于理解。       

  • 卷积层(Convolutional Layer)

  • 想象你有一堆透明的过滤网,每个过滤网能捕捉到不同类型的图像特征,比如一些网格专门捕捉直线,有的捕捉曲线,还有的对颜色敏感。当一张图片通过这些过滤网时,每个网都会在它专长的那部分特征上留下印记。这个过程就像是用一系列的模板去识别图像中的基本元素(如边缘、颜色、纹理等)。这些基本元素被组合起来,为后续的识别任务提供基础信息。
  • 激活层(Activation Layer)

  • 有了基本的图像元素后,我们需要决定哪些是重要的。激活层的作用就像是一个过滤器,它决定哪些信息是我们关注的,哪些可以忽略。ReLU(线性整流单元)是一种简单但效果显著的方法,它通过将所有负值设置为0来增加非线性,使得网络不仅仅是简单地“叠加”信息,而是能够“理解”信息中的复杂模式。
  • 池化层(Pooling Layer)

  • 如果我们把卷积层得到的特征看作是一张超高清的地图,那么池化层的工作就是将这张地图缩小,使其更易于管理,同时保留最重要的标志性特征。这通过“最大池化”(只保留最明显的信号)或“平均池化”(取区域平均值)来实现。这个过程不仅减少了需要处理的数据量,而且还帮助模型抓住最本质的部分,忽略掉不那么重要的细节。
  • 全连接层(Fully Connected Layer)

  • 到了这一步,我们已经从原始图像中提取了一系列有用的特征,并且把它们简化成了一个易于处理的形式。全连接层的任务就是把这些信息综合起来,做出最终的判断。可以把它想象成一个高效的决策团队,每个成员根据之前收集到的信息(现在以数值形式呈现),对最终的任务(比如是识别图像中的对象)给出自己的投票。全连接层正是通过整合这些信息,并通过一个或多个输出节点(每个代表一个分类结果)给出最终决策。

通过这样的比喻,希望能帮助更好地理解卷积神经网络中各个组成部分的功能和它们是如何一步步将原始图像数据转化为我们想要的结果。

模仿人类视觉系统

这整个过程模仿了人类视觉系统的工作原理:我们的视觉系统并不是一次性看到一个场景的所有细节,而是通过识别场景中的局部特征(如形状、边缘、颜色变化等),然后将这些局部特征组合起来,形成对整个场景的理解。通过使用多个不同的滤波器,CNN能够在多个层次上捕捉到各种复杂的特征,从最基本的形状到复杂的对象(如人脸、车辆等),最终使得机器能够“看到”并理解图像内容。

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