卷积神经网络算法是什么?
一维构筑、二维构筑、全卷积构筑。
卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络(FeedforwardNeuralNetworks),是深度学习(deeplearning)的代表算法之一。
卷积神经网络具有表征学习(representationlearning)能力,能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类(shift-invariantclassification),因此也被称为“平移不变人工神经网络(Shift-InvariantArtificialNeuralNetworks,SIANN)”。
卷积神经网络的连接性:卷积神经网络中卷积层间的连接被称为稀疏连接(sparseconnection),即相比于前馈神经网络中的全连接,卷积层中的神经元仅与其相邻层的部分,而非全部神经元相连。
具体地,卷积神经网络第l层特征图中的任意一个像素(神经元)都仅是l-1层中卷积核所定义的感受野内的像素的线性组合。
卷积神经网络的稀疏连接具有正则化的效果,提高了网络结构的稳定性和泛化能力,避免过度拟合,同时,稀疏连接减少了权重参数的总量,有利于神经网络的快速学习,和在计算时减少内存开销。
卷积神经网络中特征图同一通道内的所有像素共享一组卷积核权重系数,该性质被称为权重共享(weightsharing)。
权重共享将卷积神经网络和其它包含局部连接结构的神经网络相区分,后者虽然使用了稀疏连接,但不同连接的权重是不同的。权重共享和稀疏连接一样,减少了卷积神经网络的参数总量,并具有正则化的效果。
在全连接网络视角下,卷积神经网络的稀疏连接和权重共享可以被视为两个无限强的先验(pirior),即一个隐含层神经元在其感受野之外的所有权重系数恒为0(但感受野可以在空间移动);且在一个通道内,所有神经元的权重系数相同。
谷歌人工智能写作项目:神经网络伪原创
CNN中卷积层、池化层和全连接层分别有什么作用和区别?
如下:卷积层:提取特征写作猫。“不全连接,参数共享”的特点大大降低了网络参数,保证了网络的稀疏性,防止过拟合。之所以可以“参数共享”,是因为样本存在局部相关的特性。
池化层:有MaxPool和AveragePool等。其中MaxPool应用广泛。因为经过MaxPool可以减小卷积核的尺寸,同时又可以保留相应特征,所以主要用来降维。
全连接层:在全连接的过程中丢失位置信息,可以理解为降低了学习过程中的参数敏感度;很多分类问题需要通过softmax层进行输出;进行非线性变换等等。但是现在已经有很多网络结构去掉了最后的全连接层。
我也是入坑没多久,对这一点理解仍很粗浅。
CNN(卷积神经网络)是什么?
在数字图像处理的时候我们用卷积来滤波是因为我们用的卷积模版在频域上确实是高通低通带通等等物理意义上的滤波器。
然而在神经网络中,模版的参数是训练出来的,我认为是纯数学意义的东西,很难理解为在频域上还有什么意义,所以我不认为神经网络里的卷积有滤波的作用。接着谈一下个人的理解。
首先不管是不是卷积神经网络,只要是神经网络,本质上就是在用一层层简单的函数(不管是sigmoid还是Relu)来拟合一个极其复杂的函数,而拟合的过程就是通过一次次backpropagation来调参从而使代价函数最小。
卷积神经网络结构基本单元层有哪些?
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输入层:输出特征矩阵卷积层:进行卷积运算池化层:进行pooling缩小维度中间激活层:可有可无,一般为ReLU类的计算简单的激活函数对特征值修正这里卷积层、池化层、中间激活层可以重复全连接层:将特征矩阵集合向量化最后激活层:将向量化特征转换成标签。