《深度学习》之 卷积神经网络 详解

卷积神经网络

一.概括

1.1为什么要出现卷积神经网络？

全连接神经网络出现的维度灾难，内存计算量巨大，训练困难

（图片来自网络）

什么是卷积神经网络?

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks / CNNs / ConvNets）与普通神经网络非常相似，它们都由具有可学习的权重和偏置常量(biases)的神经元组成。每个神经元都接收一些输入，并做一些点积计算，输出是每个分类的分数，普通神经网络里的一些计算技巧到这里依旧适用。

所以哪里不同呢？卷积神经网络默认输入是图像，可以让我们把特定的性质编码入网络结构，使是我们的前馈函数更加有效率，并减少了大量参数。