详细通俗易懂理解卷积神经网络CNN（上）

最新推荐文章于 2024-07-12 11:45:29 发布
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分类专栏： deep learning machine learning 文章标签： deep learning
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什么是卷积
卷积怎么工作
什么是卷积神经网络
卷积神经网络怎么工作（经典网络）
迁移学习（概要）
数据增强方法（概要）

1 卷积的定义

首先，卷积是一种运算法则，就像乘法加法，它规定了数据之间的运算规则。它是一种怎样的运算规则呢？定义如下：
连续的定义：
在这里插入图片描述
直白地说，是连续函数f和g的一种积分运算，其中，一个明显的特征就是两函数自变量之和为n,，tao是一个变量,将其记为x，n-tao 记为y,符合x + y = n。如果n为常数，那么y随x变化而变化，符合线性关系x+y = n。

离散的定义：
在这里插入图片描述

离散的定义看起来更为直观。

为何用两函数的乘积来表示，为什么不是加法或者减法呢？乘法的含义有很多，需放在具体的应用中去，如在概率论问题“两骰子点数加起来为4的概率”：P = f(1)*g(3) + f(2)*g(2) + f(3)*g(1)；

2 卷积在图像处理中的工作原理

这个图太清晰了，说明了卷积的工作过

最低0.47元/天 解锁文章
深度学习卷积神经网络（CNN）全析：原理、实战、前沿，开启 AI 视觉新时代
专注于人工智能、软件开发、工控自动化、工厂数字化及智能化等领域，希望和大家共同进步！
12-30 1522
摘要：本文全方位解读卷积神经网络（CNN）。开篇回溯神经网络发展，凸显CNN处理结构化数据的崛起之势，介绍其在多领域的变革之力。接着详解CNN架构，剖析卷积、池化、全连接层与激活函数原理，深挖数学本质，搭配Python实操展示应用流程，猫狗分类案例尽显效果。还涵盖拓展优化、跨领域融合创新，探讨挑战应对。更追踪前沿融合，分享工程技巧，深挖行业案例，助力CNN科普教育，展望其引领AI未来走向。
详细通俗易懂理解卷积神经网络CNN（下）
Jinyang_csdn的博客
04-29 1197
二、卷积神经网络 2.1 卷积神经网络的基本结构 所谓卷积神经网络，其基本网络结构包括：卷积层 ，Pooling层，全连接层。输入数据经过卷积后，得到特征map,特征map很大，直接进行全连接，消耗很大，经过pooling层后，起到特征选择的作用，降低维度，再进行全连接，最后经过非线性化（激励函数）和softmax得到输出。 下面这张图清晰地展示了整个卷积神经网络的基本结构：卷积+Pooling+...
CNN笔记：通俗理解卷积神经网络
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2012年我在北京组织过8期machine learning读书会，那时“机器学习”非常火，很多人都对其抱有巨大的热情。当我2013年再次来到北京时，有一个词似乎比“机器学习”更火，那就是“深度学习”。本博客内写过一些机器学习相关的文章，但上一篇技术文章“LDA主题模型”还是写于2014年11月份，毕竟自2015年开始创业做在线教育后，太多的杂事、琐碎事，让我一直想再写点技术性文章但每每恨时间抽不开。然由于公司在不断开机器学习、深度学习等相关的在线课程，耳濡目染中，总会顺带着学习学习。
卷积神经网络(CNN)--原理详细解读（通俗易懂）
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在人工智能的浪潮中，卷积神经网络（CNN）以其卓越的性能在图像识别、视频处理等领域大放异彩。它通过模拟人脑视觉系统，利用卷积层、池化层等结构，从数据中自动提取并学习特征，实现高效且准确的分类与识别。本文旨在以简洁明了的方式，揭开CNN的神秘面纱，解析其工作原理，让小伙伴们快速了解这一前沿技术如何推动图像处理的进步，并激发对深度学习领域的兴趣与探索。定义。
【通俗理解】CNN卷积神经网络 - 附带场景举例
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09-08 5282
CNN的全称是，称之为卷积神经网络，是深度学习的经典算法之一。CNN一般用于图片分类、检索、人脸识别、目标定位等。而CNN放在实际的例子中，如图中CNN要做的事情是：给定一张图片，是车还是马未知，是什么车也未知，现在需要模型判断这张图片里具体是一个什么东西，总之输出一个结果：如果是车，那是什么车CONV层，RELU层，POOL层和FC层。当然了，看到这里你还是一脸懵逼，这些都是什么东西？当然了，不要着急，下面来详细介绍。
### 深度学习通俗理解卷积神经网络：图像识别中的特征提取与模型结构解析
最新发布
04-08
内容概要：本文旨在通俗易懂地介绍卷积神经网络（CNN），帮助读者理解其基本原理和应用。文章首先回顾了机器学习的发展历程，特别是深度学习的兴起，强调了卷积神经网络作为深度学习重要组成部分的地位。接着，文章...
神经网络通俗理解和理解,卷积神经网络通俗理解
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10-05 1007
想象一个黑箱子，你给它输入（样本），它给你输出（实际输出），但是输出和你想要的结果有偏差，于是你事先告诉它你想要的结果（期望输出），它做一些调整（调整内部权值和阈值）以适应你的期望，如此反复，黑箱子就摸透了你的这些样本的规律，于是在来一些没有期望输出的样本就能预测输出了，但是这些样本必须是属于一类问题的，如果换了一类就必须重新训练它，这个黑箱子是神经网络，有很多有层次有连接的神经元构成。谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创欠拟合是指模型不能在训练集上获得足够低的误差。
通俗易懂—卷积神经网络进行数字识别的过程
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03-23 1982
最终，我们得到的新的特征表示z就是全连接层的输出，可以作为下一层神经网络的输入。具体来说，当输入层的图像像素越高时，表示图像的细节和信息越丰富。全连接层是神经网络中的一种常见层次结构，它将之前卷积和池化层提取的特征图展开为一维向量，并将其与一个权重矩阵相乘，再加上偏置项，得到新的特征表示。在数字识别任务中，输入层的图像像素指的是手写数字图像的宽度乘以高度，即图像的总像素数量。以上就是最大池化和平均池化的实现过程，这两种池化操作在深度学习中被广泛应用于减少特征图的尺寸，从而提高模型的计算效率和泛化能力。
卷积神经网络通俗易懂理解
weixin_43595430的博客
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1.前言 卷积神经网络是当下AI人工智能深度学习的基础，CNN可以应用在场景分类，图像分类，现在还可以应用到自然语言处理(NLP)方面的很多问题，比如句子分类等。下面进行讲解。 计算机视觉和 CNN 发展十一座里程碑 2.神经元 神经网络是由大量的神经元相互连接而成的，每个神经元接受线性组合输入之后，刚开始只是简单地线性加权，后给每个神经元加上了非线性的激活函数，从而进行非线性变换后输出，每两个神...
通俗易懂卷积神经网络（通俗易懂和计算）
zh的csnd
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1.输入图片 输入一张图片，为RGB三通道，像素为32x32，记为输入图像：32x32x3，3也叫深度： 2.卷积核 3.计算卷积 3.1如图，将输入图片展开（将图片周围补0），卷积核（有两个卷积核）也展开，图中连线的矩阵的每一个小格子，对应相乘，再相加 3.2将3个矩阵产生的结果求和，并加上偏置项，即0+2+0+1=3，因此就得到了输出矩阵的左上角的3： 3.3对第二个卷积核也作同样...
通俗理解卷积神经网络
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原文https://blog.youkuaiyun.com/jasonjwl/article/details/52488407 CONV：卷积计算层，线性乘积 求和。 RELU：激励层，上文2.2节中有提到：ReLU是激活函数的一种。 POOL：池化层，简言之，即取区域平均或最大。 01 conv： a. 深度depth：神经元个数，决定输出的depth厚度。同时代表滤波器个数。　　b. 步长strid...
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首先放出一张大家熟悉的卷积神经网络示例图：在开始之前，有必要介绍一下卷积神经网络中的名词。卷积层：经过卷积核（滤波器）运算后的特征图。图中为C层采样层：又叫池化层，主要的目的在于减少上一层的特征数量。假设滤波器大小为2，则经过池化过程，特征的数量减少2*2倍。局部感受野：我们将输入的图像划分成很多的小方阵，每个小方阵我们称为局部感受野。卷积核：包含权值的矩阵。言归正传，对比于人工神经网络     ...
通俗易懂的卷积神经网络教程-第五讲
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如果大家觉得好，求转载或者留言呀！大家好，今天进入第五讲了，第五讲的内容不多，只有一部分：卷积层向池化层的反向传播。昨天我们讲到了池化层向卷积层进行反向传播，在传播完成之后，我们得到了12个8*8的矩阵δδ.接下来，我们要利用这个矩阵向池化层进行反向传播：首先，大家想想我们正向传播的时候，什么变成了8*8的矩阵呢？如果没有忘记的话那很好，要是忘记的话，我再提醒一次，我们开始有6个12*12的矩阵，...
通俗易懂理解卷积神经网络CNN
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https://www.zhihu.com/question/22298352 1. 卷积 从数学上讲，卷积就是一种运算，就是一个函数在另一个函数上的加权叠加。 2. 卷积的定义 我们称(f∗g)(n)(f*g)(n)(f∗g)(n)为f,gf,gf,g的卷积 其连续的定义为： (f∗g)n=∫−∞∞f(τ)g(n−τ)dτ(f*g)n=\int_{-\infty}^{\infty}f(\ta...
浅易理解：卷积神经网络（CNN）
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在人工智能领域中，人工神经元是对生物神经元进行模拟的概念模型，它是构建人工神经网络的基本单元。人工神经元的设计意图是模仿生物大脑中神经元处理信息的方式，即接收输入信号、对信号进行加权处理并产生输出响应的能力。一个典型的人工神经元通常包括以下组成部分：​。
深度学习：通俗理解卷积神经网络（CNN-Convolutional Neural Networks）
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理想的情况下，我们希望，对于那些仅仅只是做了一些像平移，缩放，旋转，微变形等简单变换的图像，计算机仍然能够识别出图中的"X"和"O"。btw，不同人的双眼 看同一个局部信息 所感受到的不同，即一千个读者有一千个哈姆雷特，所以不同的滤波器 就像不同的双眼，不同的人有着不同的反馈结果。与此同时，数据窗口滑动，导致输入在变化，但中间滤波器Filter w0的权重（即每个神经元连接数据窗口的权重）是固定不变的，这个权重不变即所谓的CNN中的参数（权重）共享机制。通常情况下，在CNN中，FC层只会在尾部出现。
CNN系列笔记（一）——通俗理解卷积神经网络
qq_37764129的博客
12-19 5139
在深度学习中，有一个很重要的概念，就是卷积神经网络（CNN），是入门深度学习需要搞懂的东西。 过拟合（Overfitting）：即在当前的样本上表现的非常好，但在测试的数据集上表现就非常糟糕。 1 卷积网络 也叫卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）,是一种专门用来处理具有类似网格结构的数据的神经网络。“卷积网络”是指那些至少在...
用通俗易懂的话解释卷积神经网络
12-18
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是一种专门用于处理具有类似网格结构数据的深度学习模型，例如图像、语音信号等。传统的神经网络模型中，信息传递需要逐层传递到下一层，而卷积神经网络在每个神经元中加入了卷积操作，这种操作可以对局部区域内的数据进行加权求和，大大减少了数据传递的复杂度。 具体来说，卷积神经网络具有以下特点： 1. 卷积层（Convolutional Layer）：卷积层是CNN的核心部分，它通过卷积运算（即对输入数据局部区域进行加权求和）来捕捉局部特征。卷积层通常由多个卷积核（或滤波器）反复叠加而成，每个卷积核都有特定的形状和功能，例如识别边缘、识别纹理等。 2. 池化层（Pooling Layer）：池化层用于减少数据的维度，同时保留关键信息。常见的池化方法包括最大池化和平均池化，它们可以对卷积层的输出进行压缩和降维。 3. 反馈连接（Feedback Connection）：在CNN中，相邻的神经元之间的连接被称为反馈连接。这种连接可以增加模型的自适应性，使得模型能够更好地捕捉局部特征。 正是因为这些特点，卷积神经网络在处理图像、语音、文本等数据时具有很高的准确性和鲁棒性，被广泛应用于计算机视觉、语音识别、自然语言处理等领域。 以上内容仅供参考，建议咨询专业人士以确保准确理解。
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