卷积神经网络（cnn）了解

最新推荐文章于 2025-04-19 17:05:47 发布

不觉云

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分类专栏：深度学习文章标签：深度学习

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CNN的全称是Convolutional Neural Network, 是一种前馈神经网络。由一个或多个卷积层、池化层以及顶部的全连接层组成，在图像处理领域表现出色。本文主要讲解CNN如何在自然语言处理方面的运用。

卷积神经网络主要用于提取卷积对象的局部特征，当卷积对象是自然语言文本时，比如一个句子，此时其局部特征是特定的关键词或关键短语，所以利用卷积神经网络作为特征提取器时相当于词袋模型，表示一个句子中是否出现过特定的关键词或关键短语。用在分类任务上，相当于提取出对于分类最有用的特征信息。

输入层

卷积层：通过在原始图像上平移来提取特征，每一个特征就是一个特征映射

原理:基于人脑的图片识别过程，我们可以认为图像的空间联系也是局部的像素联系比较紧密，而较远的像素相关性比较弱，所以每个神经元没有必要对全局图像进行感知，只要对局部进行感知，而在更高层次对局部的信息进行综合操作得出全局信息；即局部感知。

池化层

池化层：通过特征后稀疏参数来减少学习的参数，降低网络的复杂度，（最大池化和平均池化）

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卷积神经网络（CNN）简易教程

TensorFlowNews

05-25

2771

作者|Renu Khandelwal 编译|VK 来源|Medium 让我们先来了解一下我们的大脑是如何识别物体的。我们将学习什么是CNN, CNN如何利用大脑的启发进行物体识别，CNN是如何工作的。让我们来了解一下我们的大脑是如何识别图像的根据诺贝尔奖获得者Hubel和Wiesel教授的说法，视觉区域V1由简单细胞和复杂细胞组成。简单的单元有助于特征检测，而复杂的单元则结合了来自小空间邻域的多个这样的局部特征。空间池有助于实现平移不变特征。当我们看到一个新的图像时，我们可以从左到右和从上到下扫描图像

CNN是个啥？

weixin_45924225的博客

01-28

673

Pytorch学习过程中的一些个人理解。如有谬误烦请指点

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什么是CNN？写给小白的机器学习入门贴，Facebook员工打造，47k访问量

量子位

07-19

327

白交发自凹非寺量子位报道 | 公众号 QbitAI看你是人还是物，是猫还是狗。卷积神经网络（CNN）最重要的用途就是图像分类。说起来，似乎很简单。为什么不使用普通的神经网络呢？那...

卷积神经网络（CNN）详解

最新发布

zdx2585503940的博客

04-19

5024

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，

卷积神经网络详解（CNN）

niutingbaby的博客

06-29

1523

在本文中，我将会讨论 CNN 背后的架构，其设计初衷在于解决图像识别和分类问题。同时我也会假设你对神经网络已经有了初步了解。目录1.机器如何看图？2.如何帮助神经网络识别图像？3.定义卷积神经网络卷积层池化层输出层4.小结5.使用 CNN 分类图像1. 机器如何看图？人类大脑是一非常强大的机器，每秒内能看（捕捉）多张图，并在意识不到的情况下就完成了对这些图的处理。但机器并非如此。机器处理图像的第一...

[神经网络学习笔记]卷积神经网络CNN（Convolutional Neural Networks, CNN）综述

BetterBench的博客

07-21

6115

本人刚入门神经网络，边学习边总结，参考了很多大佬的博客和论文，整理出的自己思路的笔记，供入门的同学一起参考。其中可能有理解错误的地方，望指出参考主要文献和博客通俗讲解什么叫卷积、池化参考资料 -卷积神经网络研究综述-周飞燕一、常用的深度学习模型有深度置信网络（Deep Belief Network DBN）层叠自动去噪编码机（Stacked Deoising Autoencodes，SDA） 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）二、神经元

卷积神经网络cnn主要用于,cnn卷积神经网络应用

wenangou的博客

09-06

765

一般地，C层为特征提取层，每个神经元的输入与前一层的局部感受野相连，并提取该局部的特征，一旦该局部特征被提取后，它与其他特征间的位置关系也随之确定下来；S层是特征映射层，网络的每个计算层由多个特征映射组成，每个特征映射为一个平面，平面上所有神经元的权值相等。图：卷积神经网络的概念示范：输入图像通过和三个可训练的滤波器和可加偏置进行卷积，滤波过程如图一，卷积后在C1层产生三个特征映射图，然后特征映射图中每组的四个像素再进行求和，加权值，加偏置，通过一个Sigmoid函数得到三个S2层的特征映射图。

【项目实战】Python基于卷积神经网络CNN模型和VGG16模型进行图片识别项目实战

02-14

在这个【项目实战】中，我们将深入探讨如何使用Python编程语言结合卷积神经网络（CNN）和VGG16模型进行图像识别。这是一个典型的深度学习应用，涵盖了从数据获取到模型训练和评估的完整流程。首先，我们要理解项目...

5-机器学习系列（5）：卷积神经网络CNN之--原理及python实现1

08-03

卷积神经网络CNN之原理及Python实现 卷积神经网络（CNN）是一种流行的神经网络结构，广泛应用于计算机视觉领域。CNN的原理是基于卷积运算和池化层，旨在提取图像中的边缘信息和特征。下面是卷积神经网络的原理和...

【图像识别】基于卷积神经网络CNN实现人脸识别系统matlab代码.zip

12-20

在给定的压缩包中，"【图像识别】基于卷积神经网络CNN实现人脸识别系统matlab代码.pdf"可能是详细教程或代码示例，包含了具体实现的步骤和MATLAB代码片段。通过阅读这份文档，读者可以了解如何在实际项目中运用CNN...

卷积神经网络CNN故障分类，振动信号故障分类（代码完整，数据齐全）

10-27

卷积神经网络（CNN，Convolutional Neural Network）是一种深度学习模型，尤其在图像处理领域表现出色，但近年来也被广泛应用于其他领域，如声音识别、自然语言处理以及我们的主题——故障分类。本项目中，CNN被应用...

Python基于卷积神经网络CNN实现的花卉识别项目源码+数据集+模型

08-19

Python基于卷积神经网络CNN实现的花卉识别项目源码+数据集+模型，含有代码注释，新手也可看懂，个人手打98分项目，导师非常认可的高分项目，毕业设计、期末大作业和课程设计高分必看，下载下来，简单部署，就可以...

CNN入门（一）CNN是什么？

一名FPGA芯片设计爱好者的技术博客

03-09

1981

我是雪天鱼，一名FPGA爱好者，研究方向是FPGA架构探索和数字IC设计。关注公众号【集成电路设计教程】，获取更多学习资料，并拉你进“IC设计交流群”。 QQIC设计&FPGA&DL交流群群号：866169462。原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/37146355 一、简介单从字面上看，卷积神经网络这个词听起来就像是生物学和数学的诡异组合，里面可能还掺了一点计算机科学的意味，但这种神经网络一直在为计算机视觉领域默默贡献着最具影响力的创新。2012

CNN(卷积神经网络)是什么？（转）

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ch07013224的专栏

05-15

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作者：机器之心链接：https://www.zhihu.com/question/52668301/answer/131573702来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。卷积神经网络，听起来像是计算机科学、生物学和数学的诡异组合，但它们已经成为计算机视觉领域中最具影响力的革新的一部分。神经网络在 2012 年崭露头角，Alex Krizhevsky 凭借...

卷积神经网络(CNN)

顺其自然~专栏

01-12

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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。

【人工智能与机器学习】基于卷积神经网络CNN的猫狗识别

apple_52030329的博客

07-02

1万+

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）是一种具有局部连接、权值共享等特点的深层前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一，擅长处理图像特别是图像识别等相关机器学习问题，比如图像分类、目标检测、图像分割等各种视觉任务中都有显著的提升效果，是目前应用最广泛的模型之一。

卷积神经网络（CNN）

秀秀的奇妙旅行

03-24

2638

CNN定义 CNN主要用来识别位移、缩放及其他形式扭曲不变性的二维图形/卷积神经网络是一种高效识别方法在模式分类领域，由于该网络避免了对图像的复杂前期预处理，可以直接输入原始图像，因而得到了更为广泛的应用CNN 在本质上是一种输入到输出的映射，它能够学习大量的输入与输出之间的映射关系，而不需要任何输入和输出之间的精确的数学表达式，只要用已知的模式对卷积网络加以训练，网络就具有输入输出对之间的映射...

什么是CNN？机器学习入门贴，Facebook员工打造，47k访问量

喜欢打酱油的老鸟

07-27

560

2020-07-26 18:03:00 本文经AI新媒体量子位授权转载，转载请联系出处。本文约2000字，建议阅读5分钟。在图像分类时，面临着图像大，物体的形态、位置不同等问题，给普通的神经网络带来了难题，而卷积神经网络就是来解决这个问题。看你是人还是物，是猫还是狗。 卷积神经网络（CNN）最重要的用途就是图像分类。说起来，似乎很简单。为什么不使用普通的神经网络呢？那是因为在图像分类时，面临着图像大，物体的形态、位置不同等问题，这就给普通的神经网络带来了难题。而，卷积神.

CNN（卷积神经网络）介绍

sanfengshaonian的博客

11-18

2452

首先什么是CNN呢？我们在这里模仿儿童的学习方式，当小孩子学习一个陌生东西的时候，往往会从问题开始，这里我们拿CNN做对比，来介绍什么是CNN。从上面的对话，我们知道CNN的全称是"Convolutional Neural Network"(卷积神经网络)。而神经网络是一种模仿生物神经网络（动物的中枢神经系统，特别是大脑）结构和功能的数学模型或计算模型。神经网络由大量的人工神经元组成，按不同的连接方式构建不同的网络。