理解神经网络与卷积神经网络区别

最新推荐文章于 2024-02-25 20:16:29 发布
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#神经网络 #机器学习

本文探讨了卷积神经网络的基本原理及其在图像识别领域的应用。通过介绍卷积操作和池化操作，解决了传统机器学习中仅关注像素点而忽略形状特征的问题。卷积神经网络能够从图像中提取关键的小特征，如线条和角度，并通过池化减少数据规模，降低计算复杂度。

看书看了神经网络的原理和学习方式，感觉蛮简单的。实际应用中却基本舍弃了这种模型了，卷积神经网络。看了半天资料，三个网站。
理解这里的卷积：
理解卷积神经网络卷积操作
深度理解卷积神经网络原理与池化操作
图形化数字识别神经网络的中间过程(可能要f~q才能打开)

自己看完了的理解是，卷积操作解决之前机器学习分析图片只看点而不关注形状的问题，通过底层卷积模糊（关注小特征：线/角…..）,然后池化减小规模，减小复杂度。然后再卷积池化最后输出结果。暂时这么理解的

卷积神经网络（CNN）全面解析
Dfreedom.的博客
11-08 1978
卷积神经网络（CNN）是一种专门处理网格结构数据的深度学习模型，模仿生物视觉系统，通过多层结构自动提取局部特征。其核心设计包括局部感知、权值共享和层次化特征提取。CNN包含卷积层（特征提取）、激活函数（引入非线性）、池化层（降维）和全连接层（分类决策）。计算过程涉及卷积核滑动、点乘求和及特征图生成。CNN广泛应用于图像分类、目标检测、医学影像分析等领域，通过仿生结构和层次化抽象高效处理图像数据。
人工神经网络与卷积神经网络区别与联系
m0_54846070的博客
08-27 3355
这两个概念实际上是互相交叉的，例如，卷积神经网络（Convolutionalneuralnetworks，简称CNNs）就是一种深度的监督学习下的机器学习模型，而深度置信网（DeepBeliefNets，简称DBNs）就是一种无监督学习下的机器学习模型。这两个概念实际上是互相交叉的，例如，卷积神经网络（Convolutionalneuralnetworks，简称CNNs）就是一种深度的监督学习下的机器学习模型，而深度置信网（DeepBeliefNets，简称DBNs）就是一种无监督学习下的机器学习模型。..
一维卷积神经网络原理,卷积神经网络原理简述
super339的博客
08-12 9597
卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。[1] 它包括卷积层(alternatingconvolutionallayer)和池层(poolinglayer)。卷积神经网络是近年发展起来，并引起广泛重视的一种高效识别方法。...
人工神经网络和卷积神经网络不同之处
aifamao2的博客
09-07 446
卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。[1] 它包括卷积层(alternatingconvolutionallayer)和池层(poolinglayer)。卷积神经网络是近年发展起来，并引起广泛重视的一种高效识别方法。
卷积神经网络的一般步骤,卷积神经网络基本操作
wenangou的博客
08-27 4588
用一个卷积核滑动图片来提取某种特征（比如某个方向的边），然后激活函数用ReLU来压制梯度弥散。对得到的结果用另一个卷积核继续提取+reLU，然后池化（保留区域最大或者用区域平均来替换整个局部区域的值，保证平移不变性和一定程度上对过拟合的压制）之后“深度”的话，就会需要对池化后的结果继续用不同的卷积核进行“卷积+relu”再池化的工作。最后得到的实质是一个图片的深度特征，然后实际分类需要另外加一层，一般是softmax。（也就是说如果对一个现成的已经训练完毕的卷积神经网络模型，只保留除了最后一层之外的部分，然
神经网络与卷积神经网络的区别
weixin_30300523的博客
07-22 4489
神经网络即指人工神经网络，或称作连接模型，它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。神经网络用到的算法是向量乘法，采用符号函数及其各种逼近。并行、容错、可以硬件实现以及自我学习特性，是神经网络的几个基本优点，也是神经网络计算方法与传统方法的区别所在。 深度...
神经网络3-卷积神经网络一文深度理解
qq_41914036的博客
02-25 3329
卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一类包含且具有的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），主要用于图像识别、语音识别和自然语言处理等任务，是深度学习（deep learning）的代表算法之一。卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）是一种专门用来处理具有的数据的神经网络。例如和。卷积网络是指那些至少在网络的一层中使用卷积运算来替代一般的矩阵乘法运算的神经网络。
精选资源
一文让你彻底了解卷积神经网络
01-27
本文来自csdn，文章先来卷积神经网络和全连接神经网络对比，接着让我们直观理解卷积，卷积计算流程，结合案例进行相关的介绍。卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元...
深度学习基于线性神经网络与卷积神经网络的基础理论及应用
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07-18
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基于MATLAB的BP神经网络与卷积神经网络实现与分析-测控21级期末大作业要求
12-23
具体目标包括：实现神经网络的正向和反向传播算法，调整网络超参数优化模型性能，理解神经网络在图像分类任务中的应用，以及撰写详细的技术文档。 其他说明：文章还包括详细的程序流程图、关键实现代码、数据预处理...
脉冲神经网络和卷积神经网络的区别
ynca67269的博客
09-01 746
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。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。③具有高速寻找优化解的能力。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。...
深度 | 卷积神经网络架构详解：它与神经网络有何不同？
weixin_33805557的博客
05-02 329
这是作者在 Medium 上介绍神经网络系列文章中的一篇，他在这里详细介绍了卷积神经网络。卷积神经网络在图像识别、视频识别、推荐系统以及自然语言处理中都有很广的应用。如果想浏览该系列文章，可点击阅读原文查看原文网址。 跟神经网络一样，卷积神经网络由神经元构成，这些神经元带有可学习的权重和偏差（bias）。每个神经元接收若干输入，并对输入进行加权...
神经网络与卷积神经网络基础学习笔记
Stetman的博客
09-08 1723
笔者在学习关于神经网络和卷积神经网络的一些基础知识后的笔记
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03-21 1万+
这里假设输入的图像是300x300大小的。 传统神经网络：假设我们用一个有128个单元的全连接层，则我们需要300x300x128=11520000个参数（不考虑偏置）。 卷积神经网络：假设我们采用5x5x3的filter，对于不同的区域，我们都共享同一个filter，因此就共享这同一组参数，一个filter有75个参数，假设我们使用10个filter，则需要750个参数（不考虑偏置）， 由此我们...
深度学习：神经网络与卷积神经网络
AI天才研究院
01-21 1382
1.背景介绍 深度学习是一种人工智能技术，它旨在模拟人类大脑中的学习和思维过程。深度学习通过神经网络来实现，神经网络是由多层相互连接的节点组成的复杂系统。卷积神经网络(Convolutional Neural Networks，CNN)是一种特殊类型的神经网络，主要用于图像和视频处理任务。 1. 背景介绍 深度学习的历史可以追溯到1940年代，当时的研究者试图通过模仿人类大脑的神经网络来解决...
3. 卷积神经网络和深度神经网络的区别
doing a 责任心 dataer
03-26 1958
卷积神经网络和深度神经网络的区别
卷积神经网络算法三大类,卷积神经网络算法实现
kfc67269的博客
08-12 5967
这两个概念实际上是互相交叉的，例如，卷积神经网络（Convolutionalneuralnetworks，简称CNNs）就是一种深度的监督学习下的机器学习模型，而深度置信网（DeepBeliefNets，简称DBNs）就是一种无监督学习下的机器学习模型。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。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。...
卷积神经网络和神经网络
qq_41669665的博客
08-27 481
在神经网络中，每一层的每个神经元都与下一层的每个神经元相连(如下图)， 这种连接关系叫全连接（Full Connected）。如果以图像识别为例，输入就是是每个像素点，那么每一个像素点两两之间的关系(无论相隔多远)，都被下一层的神经元"计算"了。 这种全连接的方法用在图像识别上面就显得太"笨"了，因为图像识别首先得找到图片中各个部分的"边缘"和"轮廓"，而"边缘"和"轮廓"只与相邻近的像素们有关...
卷积神经网络和深度神经网络的区别与联系
weixin_43726202的博客
03-12 1708
卷积神经网络中神经元数量的计算与结构
1、传统神经网络和卷积神经网络
weixin_44986037的博客
02-09 2421
深度学习
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