详细通俗易懂理解卷积神经网络CNN（下）

最新推荐文章于 2025-04-19 17:05:47 发布
最新推荐文章于 2025-04-19 17:05:47 发布
阅读量1.2k 收藏 9
点赞数
分类专栏： deep learning 文章标签： 神经网络 卷积 深度学习 deep learning
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Jinyang_csdn/article/details/105845880
版权

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+全连接，更复杂的模型只需在其中添加卷积层等神经网络层。

在这里插入图片描述

上述描述可以说是前向传播，那么如何反向传播呢，利用损失函数，从神经网络的输出端至输入端，计算每层的损失函数，利用梯度下降等优化算法进行优化。详细的前向传播和后向传播算法后续更新。

2.2 经典卷积神经网络

2.2.1 LeNet - 5

直接上模型结构，如下图所示：
在这里插入图片描述
网络结构
卷积层，6个55

最低0.47元/天 解锁文章
详细通俗易懂理解卷积神经网络CNN（上）
Jinyang_csdn的博客
04-29 1112
Outline 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 卷积神经网络怎样用 一、卷积 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： 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 ...
神经网络通俗理解和理解,卷积神经网络通俗理解
jiefu6666的博客
10-05 1018
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。
CNN笔记：通俗理解卷积神经网络
热门推荐
结构之法 算法之道
07-02 90万+
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）详解
最新发布
zdx2585503940的博客
04-19 5043
卷积神经网络是多层感知机 (MLP)的变种，由生物学家休博尔和维瑟尔在早期关于猫视觉皮层的研究发展而来，视觉皮层的细胞存在一个复杂的构造，这些细胞对视觉输入空间的子区域非常敏感，称之为感受野。CNN由纽约大学的Yann Lecun（杨立昆）于1998年提出(LeNet-5)，其本质是一个多层感知机，成功的原因在于其所采用的局部连接和权值共享的方式：一方面减少了权值的数量使得网络易于优化；另一方面降低了模型的复杂度、减小了过拟合 的风险。当网络的输入为图像时，这些优点将表现地更加明显。2006年，
通俗理解卷积神经网络
iCode_girl的博客
01-24 182
博文通俗解释了卷积计算的过程。  https://blog.youkuaiyun.com/v_july_v/article/details/51812459
### 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
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...
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 1664
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。
CNN：通俗理解卷积神经网络
circle的专栏
03-22 1182
转载自：http://www.2cto.com/kf/201607/522441.html 1 前言 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”。 本文内写过一些机器学习相关的文章，但上一篇技术文章“LDA主
卷积神经网络通俗理解
red_ear的博客
04-24 734
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     ...
卷积神经网络通俗易懂理解
weixin_43595430的博客
04-30 1万+
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...
卷积神经网络通俗理解-人工智能深度学习入门
Java_college的博客
12-21 4143
导读：书山有路勤为径，学海无涯苦作舟 AI：让机器展现出人类智力 机器学习：抵达AI目标的一条路径 深度学习：实现机器学习的技术 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一 。卷积神经网络具有表征学习（representation learning）能力，能够按其阶层结构.
深度学习：通俗理解卷积神经网络（CNN-Convolutional Neural Networks）
weixin_42117855的博客
05-05 475
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。
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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值