卷积神经网络介绍以及卷积层结构

最新推荐文章于 2025-03-18 17:14:03 发布
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分类专栏： tensorflow 神经网络 文章标签： 深度学习
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本文介绍了深度学习中的卷积神经网络，对比了全连接神经网络的缺点，阐述了卷积神经网络的发展历史。重点解析了卷积层的结构，包括过滤器、零填充、激活函数，以及卷积层API的使用，如`tf.nn.conv2d`。同时提到了池化层的作用和API，如`tf.nn.max_pool`。

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一、深层的神经网络
深度学习网络与更常见的单一隐藏层神经网络的区别在于深度，深度学习网络中，每一个节点层在前一层输出的基础上学习识别一组特定的特征。随着神经网络深度增加，节点所能识别的特征也就越来越复杂。
二、卷积神经网络
（一）卷积神经网络与简单的全连接神经网络的比较
1、全连接神经网络的缺点
（1）参数太多，在cifar-10的数据集中，只有32323，就会
有这么多权重，如果说更大的图片，比如2002003就需
要120000多个，这完全是浪费
（2）没有利用像素之间位置信息，对于图像识别任务来说，
每个像素与周围的像素都是联系比较紧密的
（3）层数限制
（二）卷积神经网络的发展历史
在这里插入图片描述
（三）卷积神经网络的结构分析
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
神经网络(neural networks)的基本组成包括输入层、隐藏层、
输

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卷积神经网络-卷积层
qq_24503095的博客
12-20 542
卷积神经网络是含有卷积层的神经网络。 通常，在卷积层中使用更加直观的互相关运算。 在二维互相关运算中，卷积窗口从输入数组最左上方开始，按从左往右，从上往下的顺序，一次在输入数组上滑动。当卷积窗口滑动到某一位置时，窗口中的输入子数组与核数组按元素相乘并就和，得到输出数组中相应位置的元素。 例如： 0x0 + 1x1 + 3x2 + 4x3 = 19 def corr2d(x,k): h, ...
卷积神经网络（CNN）详解
专业深耕，技术前沿
01-28 1085
卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种专为处理具有网格结构数据（如图像）设计的深度学习模型。CNN通过引入卷积层、池化层等独特的操作，能够有效提取局部特征，并通过层级特征抽象逐步构建对复杂数据的理解。CNN广泛应用于图像分类、物体检测、语义分割等领域，同时在自然语言处理和时间序列分析等任务中也表现出色。
卷积神经网络 --- 卷积层
AI_dataloads的博客
09-24 4934
具体的步骤如下：1.在图像的某个位置上覆盖滤波器；2.将滤波器中的值与图像中的对应像素的值相乘；3.把上面的乘积加起来，得到的和是输出图像中目标像素的值；4.对图像的所有位置重复此操作。这个3x3滤波器，通常称为垂直索伯滤波器用它来处理照片会得到什么呢？由此，我们可以看出，索伯滤波器是是边缘检测器。现在可以解释卷积操作的用处了：用输出图像中更亮的像素表示原始图像中存在的边缘。二、
卷积神经网络 - 卷积层
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分享技术人生的学习笔记和过往心得，与志同道合者共同进步
03-18 948
卷积层（Convolutional Layer）是卷积神经网络（CNN）的核心组件，专门用于处理具有网格结构的数据（如图像、音频、时间序列等）。它的核心思想是通过局部连接和权重共享，高效提取数据的局部特征。
基于FPGA的卷积神经网络卷积层并行加速结构设计.pdf
09-26
基于FPGA的卷积神经网络卷积层并行加速结构设计 本资源摘要信息涵盖了基于FPGA的卷积神经网络卷积层并行加速结构设计，涉及到深度学习、机器学习、数据建模等领域。 1. 卷积神经网络（CNN）：卷积神经网络是一种...
卷积神经网络【CNN】--卷积层的原理详细解读
m0_71212744的博客
07-19 4751
卷积层通过卷积核（Convolution Kernel）与输入特征图（通常是图像或其他类型的数据）进行卷积运算，提取出输入数据中的局部特征。这些特征可以是低级的，如边缘、纹理和颜色等，也可以是更高级别的抽象特征，这些特征在后续的网络层中会被进一步处理和组合，以形成更复杂的特征表示。
【人工智能基础07】卷积神经网络基础（CNN）：卷积神经网络结构、各层计算原理，以及常见卷积神经网络
hiliang521的博客
08-03 5848
卷积神经网络
【卷积神经网络】卷积与卷积层
RandySw
10-09 2212
【卷积神经网络】卷积与卷积层什么是卷积功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 什么是卷积 首先我们先来回顾一下...
卷积神经网络——卷积层
lijf2001的博客
07-03 2017
卷积神经网络中，最重要的就是卷积层，它负责从图片中提取特征信息。
卷积神经网络概述-卷积层
qq_47910757的博客
05-03 2万+
卷积层（convolutional layer） 1.卷积核（convolutional kernel） 卷积层的功能是对输入数据进行特征提取，其内部包含多个卷积核，组成卷积核的每个元素都对应一个权重系数和一个偏差量（bias vector），类似于一个前馈神经网络的神经元（neuron）。 卷积层内每个神经元都与前一层中位置接近的区域的多个神经元相连，区域的大小取决于卷积核的大小，在文献中被称为“感受野（receptive field）”，其含义可类比视觉皮层细胞的感受野 。卷积核在工作时，会有规律地扫过
Tensorflow中卷积神经网络之卷积层
昆仑-郑教主的专栏
07-25 2565
卷积层：与传统全连接层不同，卷积层中每一个节点的输入只是上一层神经网络的一小块。(试图将神经网络中的每一小块进行更加深入地分析从中得到抽象程度更高的特征) 在卷积层中：1.过滤器(filter)处理的节点矩阵的长和宽由人工指定；2.处理得到的单位节点矩阵的深度--过滤器的深度；                         (过滤器的尺寸是指过滤器输入节点矩阵的大小；深度是指输出单位节点矩阵
入门卷积神经网络学习（一）：卷积层
weixin_43789781的博客
10-14 1198
卷积层 当一个深度神经网络以卷积层为主体时，我们称为卷积神经网络。 卷积运算： 图片分黑白和彩色，在图像里我们相应地有灰度图像和灰色图像。对于灰度图像，由于只有阴暗的区别，因此我们只需要一个数字就可以表示出不同的灰度。如：0表示最暗的黑色，255表示为最亮的白色。对于彩色图像我们就用（R,G,B）三个数字表示一个颜色。 也就是说图像是三维形状的。当输入对象为图像时，卷积层会以3维数据的形式接受输入数据，并同样以3维数据的形式输出者下一层。 神经网络的卷积层就是运用卷积运算对原始图像或者上一层的特征进行变换的
卷积神经网络之卷积层理解(持续更新)
qq_39940390的博客
09-06 1万+
卷积神经网络中卷积层的理解与代码实现。
卷积神经网络：卷积层
Wei_sx的博客
01-08 1223
卷积层是卷积神经网络中提取图像特征的关键部分。通过局部连接和可学习的卷积核，卷积层能够有效捕捉图像中的重要特征，增强了模型的表达能力和泛化能力。卷积神经网络因其在各种计算机视觉任务中的高效性和准确性，已成为研究和应用的主流方法。IK5x53x3。
卷积神经网络--卷积层
weixin_45698190的博客
09-22 2049
整个网络由输入层、卷积层、池化层、全连接层（softmax） 1.输入层由多通道的特征图（输入特征面）组成。rgb为三通道，灰度图为单通道。2.卷积层由输出特征面组成，每个特征面有无数个神经元（像素点）组成。其中输出特征面的每个神经元是通过卷积核对输入特征面中的每个神经元进行卷积操作得到的。一个卷积核产生一张特征图，n个卷积核产生n个特征图。卷积核的设置规则如下： 用二维来举例。输入一个1281283（长、宽、通道数）的图片则卷积核的大小可设为nn3,个数为m。卷积核的3对应的输入图片的通道数3。代表此卷积
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本系列文章为深度学习笔记，方便自己回看。 卷积计算概述 对于图像识别来说，卷积神经网络的效果要好于全连接神经网络。我在首次接触卷积时，隐约记得在大一高数课程中曾经提及，但具体已经无法名状。何谓卷积，知乎的这个回答，"如何通俗易懂地解释卷积" ，解释得很详细，摘出部分如下，以方便阅读。 "从数学上看，卷积是一种运算。我们称(f*g)(n)为f,g的卷积，其连续的定义为 其离散的定义为 ...
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