深度学习--卷积神经网络工作原理

最新推荐文章于 2025-07-08 16:16:53 发布
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本文通过知乎上的精彩回答，使用动图直观地解释了卷积神经网络的工作原理，帮助读者更好地理解这一深度学习的重要组成部分。

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万能的知乎


从知乎上看一篇文章，问题是卷积神经网络工作原理直观的解释，知乎大神用各种动图对卷积神经网络的训练做了介绍。YJango的回答最为精彩。奉上链接，希望你也能从这个回答中对卷积神经网络有更为确切的认识。https://www.zhihu.com/question/39022858/answer/194996805?utm_medium=social&utm_source=wechat_session&from=groupmessage

卷积神经网络的工作原理
03-14
详细解读了卷积神经网络是如何工作的，从CNN卷积层、激活层、池化层到全链接层，及多层CNN作用进行了通熟易懂的讲解
[不定期更新长文]卷积神经网络工作原理研究
weixin_34293902的博客
04-05 283
本人只是出于兴趣研究这个话题，本人并非学者，或者从业者，所以可能在写作中出现技术上的硬伤，请各位指正。 本文可能根据业界最新进展进行更新， 欢迎来评论中进行交流和研究。 本文所引用的资料将严格标明出处和版权。本文首发于简书平台，博客园和本人公众号，请勿转载 卷积神经网络在图像识别领域无限风光，通过一张图片，算法可以知道图片上的物体是什么，着实令人震惊，但是很多人和我一样，对于其背后的原理，都非常好...
卷积神经网络（CNN）
最新发布
m0_54570435的博客
07-08 1062
卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种专门用于处理网格状数据（如图像、视频、音频、时间序列）的深度学习模型。其核心思想是通过局部连接、权重共享和层次化特征提取，自动学习数据的空间或时间层次结构。生物学基础：受视觉皮层中神经元只响应局部刺激的启发数学实现：每个神经元仅与前一层局部区域连接（而非全连接）优势：大幅减少参数量（如5×5局部连接 vs 全连接）保留空间局部相关性适合处理平移不变特征原理：同一卷积核在输入的不同位置使用相同参数计算优势：参数量从O(n²
卷积神经网络工作原理
qq_32445015的博客
03-27 739
从最基础的开始对二维数字信号（图像）的操作，可以写成矩阵形式。比如对图像做平滑，一个典型的8领域平滑，其结果中的每个值都来源于原对应位置和其周边8个元素与一个3X3矩阵的乘积：也就相当于对原矩阵，按照顺序将各区域元素与W矩阵相乘，W 矩阵为这也被称作核(Kernel, 3X3)其处理效果如下：也就是，这个核对图像进行操作，相当于对图像进行了低通滤波。因此这个核也被称为滤波器，整个操作过程按照概念称...
深度学习-CNN-卷积神经网络-算法实现-CNN卷积神经网络Matlab实现
05-23
卷积神经网络（CNN）是深度学习中用于图像和视频分析的强大工具，完整的Matlab代码：提供了使用Matlab编写的完整卷积神经网络模型代码，包括前向传播、反向传播以及网络训练的各个步骤。 详细的代码注释：每段代码都...
深度学习入门课程---卷积神经网络反向传播原理视频教程.mp4
02-07
深度学习入门课程---卷积神经网络反向传播原理视频教程，希望能够学习者提供帮助，实现对卷积神经网络反向传播原理基础知识的掌握与理解，为后续学习做好铺垫，实现卷积神经网络反向传播原理的灵活运用
深度学习--CNN卷积神经网络（附图）
ssheudjbdndnjd的博客
04-17 6566
让我们先看一下CNN的框架卷积层中后是ReLu激活函数 ，然后是深化池，之后是全连接，最后进行Softmax进行归一化。所以，我们先逐一了解一下它们各个部分全连接层也称感知机，BP神经网络降维呢，也很好理解，由第一列的九维变为第二列的四维我们再来看看缺点在这里，我们只定义了一层全连接层 前向传播是我们自己来定义的，而后向传播是自动执行的为了解决全连接层去全局感知的问题，我们提出了一种解决方案--局部连接图示0，1，3，4与w00,w10,w30,w40相乘得到a0，同理1，2，4，5与w11,w21,w
LeNet-5 手写数字图片识别-深度学习卷积神经网络
03-08
LeNet-5是一种经典的卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN），由Yann LeCun等人在1998年提出，主要用于手写数字的识别任务。它在计算机视觉领域具有里程碑式的意义，为后来的深度学习模型，如AlexNet、...
深度学习之--CNN卷积神经网络__整理版.docx
07-27
深度学习之CNN卷积神经网络整理版 本文总结了深度学习中CNN卷积神经网络的基础知识，包括卷积神经网络的概念、卷积操作、池化操作、CNN网络模型、正向传播、反向传播等。 一、卷积神经网络的概念 卷积神经网络...
卷积神经网络原理详解
06-07
本ppt详细介绍了卷积神经网络的起源背景、算法原理、算法的执行过程、以及CNN的应用场景
卷积神经网络原理解析
人工智能AI技术
08-16 5925
自动驾驶、智能医疗保健和自助零售这些领域直到最近还被认为是不可能实现的，而计算机视觉已经帮助我们达到了这些事情。如今，拥有自动驾驶汽车或自动杂货店的梦想听起来不再那么遥不可及了。事实上，我们每天都在使用计算机视觉——当我们用面部解锁手机或在社交媒体上发照片前使用自动修图。卷积神经网络可能是这一巨大成功背后最关键的构建模块。这一次，我们将加深理解神经网络如何工作于CNNs。出于建议，这篇文章将包括相当复杂的数学方程，如果你不习惯线性代数和微分，请不要气馁。
卷积神经网络原理
热门推荐
hjskj的博客
03-23 2万+
简单快速了解卷积神经网络(CNN)原理
大话卷积神经网络（CNN）
qq_33287871的博客
10-04 9494
这里的神经网络，也指人工神经网络（Artificial Neural Networks，简称ANNs），是一种模仿生物神经网络行为特征的算法数学模型，由神经元、节点与节点之间的连接（突触）所构成，如下图： 每个神经网络单元抽象出来的数学模型如下，也叫感知器，它接收多个输入（x1，x2，x3…），产生一个输出，这就好比是神经末梢感受各种外部环境的变化（外部刺激），然后产生电信号，以便于转导到神经细胞（又叫神经元）。 单个的感知器就构成了一个简单的模型，但在现实世界中，实际的决策模型则要复杂得多，往往是由.
卷积神经网络原理简述
weixin_45649258的博客
05-31 3704
1 CNN原理 卷积神经网络主要应用在图像识别领域中，是指非某类网络的集合，其中包含了多种不同类型的结构。 不同网络结构，其性能一般也会有所不同。 通过对CNN几种典型架构的研究，我们可以发现这些网络创造者们极富创意，其中许多架构十分精巧，他们获得了重新引入当今主流几种典型架构的机会。 下面就从卷积神经网络原理开始。 所有CNN的最终目的就是将一幅照片变成一个特征向量，而特征向量等于这幅照片的DNA。 与上面的VGG网络类似，经过若干层卷积、池化和全连接等步骤，使图片维度减少，并最终转化为一维向量。 该
深度学习领域必读的卷积神经网络经典论文
LeNet是由Yann LeCun等人在1998年提出的早期卷积神经网络模型之一，它是识别手写数字的开创性工作，为后续的深度学习模型奠定了基础。 AlexNet由Alex Krizhevsky等人于2012年提出，该模型在ImageNet大规模视觉识别...
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