CNN卷积神经网络--反向传播（2，前向传播）

最新推荐文章于 2025-04-11 22:35:44 发布
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分类专栏： deep learning 文章标签： deeplearning
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本文详细解析了卷积神经网络（CNN）的前向传播过程，包括输入层、卷积层、采样层（subsampling，Pooling）的计算方式。CNN通过卷积层提取特征，采样层进行下采样，形成对图像对象的抽象特征描述。文中以MATLAB DeepLearnToolbox为例，探讨了卷积核的使用以及不同层的计算原理。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

看cnn，首先还是看看前向传播，在细谈反向求导。


    CNN的这三个特点是其对输入数据在空间（主要针对图像数据）上和时间（主要针对时间序列数据，参考TDNN）上的扭曲有很强的鲁棒性。CNN一般采用卷积层与采样层交替设置，即一层卷积层接一层采样层，采样层后接一层卷积...这样卷积层提取出特征，再进行组合形成更抽象的特征，最后形成对图片对象的描述特征，CNN后面还可以跟全连接层，全连接层跟BP一样。下面是一个卷积神经网络的示例：

最低0.47元/天 解锁文章
CNN卷积神经网络和反向传播
login_sonata的博客
08-26 6万+
本文内容来自： 1，Michael Nielsen的《Neural Networks and Deep Learning》中文翻译 2，http://www.cnblogs.com/pinard/p/6494810.html 3，http://blog.youkuaiyun.com/yunpiao123456/article/details/52437794卷积神经网络基础：首先看一下全连接网络，即神经元
CNN卷积神经网络---反向传播（1，全链接bp算法）
明明如月
08-30 1万+
全链接bp算法 这里作为自己对卷积神经网络反向传播算法的理解。首先还是从经典的全链接bp算法开始。 1、前向传播     所谓神经网络就是将许多个单一“神经元”联结在一起，这样，一个“神经元”的输出就可以是另一个“神经元”的输入。例如，下图就是一个简单的神经网络：    我们使用圆圈来表示神经网络的输入，标上“”的圆圈被称为偏置节点，也就是截距项。神经网络最左边的一层叫做输入层，最
卷积神经网络反向传播_从直觉到公式推到
11-24
这篇文档是我迄今为止见到的写的最好的关于卷积神经网络内部机制的博文。
卷积神经网络(CNN)的反向传播
Lavi的专栏
08-25 987
0 前言 学习CNN的反向传播算法之前最后先弄明白全连接网络的反向传播算法。裂墙推荐这个篇博客神经网络BP反向传播算法原理和详细推导流程，保证博到病除。 CNN 中的卷积操作则不再是全连接的形式，因此 CNN 的 BP 算法需要在原始的算法上稍作修改。这篇文章主要讲一下 BP 算法在卷积层和 pooling 层上的应用。 1 全连接网络的反向传播算法 首先，用两个例子回顾一下原始的 BP 算法。（...
【深度学习实践】卷积神经网络前向传播和反向传递的详细推导过程：公式与代码对应
最新发布
人工智能(AI)技术，大模型技术，深度学习，机器学习，计算机视觉，AI工具实践应用等分享
04-11 1217
通过逐层给出显式数学公式并用纯 NumPy 手写梯度，我们完整展示了 CNN 从前向到反向的全部细节。掌握这些推导后，再使用框架的自动求导时就能精准定位数值误差与性能瓶颈，为调参与模型创新奠定坚实基础。
算法推导 | 卷积神经网络(CNN)反向传播
idol24的博客
07-05 2823
作者丨南柯一梦宁沉沦@知乎编辑丨极市平台来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/61898234多层感知机反向传播的数学推导，主要是用数学公式来进行表示的，在全连接神经网络中，它们并不复杂，即使是纯数学公式也比较好理解。而卷积神经网络相对比较复杂，在本篇文章中我们将从直观感受和数学公式两方面来介绍CNN反向传播算法的推导。首先我给大家介绍一下我分...
【深度学习笔记（六）】之卷积神经网络中的反向传播
开发小鸽
07-23 1606
本文章由公号【开发小鸽】发布！欢迎关注！！！ 老规矩–妹妹镇楼： 一. 卷积层的前向传播和反向传播 （一）卷积层的前向传播 前向传播公式：                      wx + b = out        w是滤波器的参数，x是前一层的输入，b是偏置项，out是每一层的输出    
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...
卷积神经网络前向及反向传播过程数学解析.pdf
04-14
本文主要针对卷积神经网络的前向传播和反向传播过程进行了详细的数学解析，适合于深度学习初学者理解和掌握CNN的工作原理，为其搭建网络模型提供理论支持。 卷积神经网络的核心组成部分包括卷积层、激活函数、池化...
cnn卷积神经网络反向传播,cnn正向传播和反向传播
m0_54846070的博客
08-15 1937
下面我尽可能地用简单的语言来阐述下我的看法（叙述中假设你已经大致知道什么是深度学习和神经网络：大数据和高性能计算在如今的互联网时代，都让神经网络有了前所未有的“更深”的可能，一批新方法被发明出来（DenoiseAutoencoder、图像识别中，他提出了利用RBM预训练的方法。几年后人们发现？3，抛砖引玉。在这个框架下？...
卷积神经网络反向传播算法
BlackStone的博客
06-22 6887
神经网络的训练过程，就是通过已有的样本，求取使代价函数最小化时所对应的参数。代价函数测量的是模型对样本的预测值与其真实值之间的误差，最小化的求解一般使用梯度下降法（Gradient Decent）或其他与梯度有关的方法。其中的步骤包括： 初始化参数。求代价函数关于参数的梯度。根据梯度更新参数的值。经过迭代以后取得最佳参数，从而完成神经网络的训练。  其中最重要的步骤就是求梯度，这可以通过反
CNN与反向传播
02-02
The purpose of this memo is trying to understand and remind the backpropagation algorithm in Convolutional Neural Network based on a discussion with Prof.Masayuk Tanaka
第五周：卷积神经网络(CNN）的反向传播
qq_41554955的博客
10-31 4097
上一个博客描述了CNN的整个过程（链接https://editor.youkuaiyun.com/md/?articleId=120914867），这一个博客来说一下池化层（Sampling）反向传播和卷积层的反向传播的公式是怎么来的 1.池化层反向传播 池化层的反向传播就是已知后一层池化层矩阵的误差梯度，推前一层矩阵的误差梯度。 最大池化的正向传播如下： 以上图最大池化举例，池化后的数字6对应于池化前的红色区域，实际上只有红色区域中最大值数字6对池化后的结果有影响，权重为1，而其它的数字对池化后的结果影响都为0。假
卷积神经网络(CNN)反向传播算法
grllery的博客
05-19 1803
卷积神经网络(CNN)反向传播算法
深度学习（四）：卷积神经网络(CNN)模型结构，前向传播算法和反向传播算法介绍。
anshuai_aw1的博客
12-03 1万+
在前面我们讲述了DNN的模型与前向反向传播算法。而在DNN大类中，卷积神经网络(Convolutional Neural Networks，以下简称CNN)是最为成功的DNN特例之一。CNN广泛的应用于图像识别，当然现在也应用于NLP等其他领域。 本文我们就对CNN的模型结构做一个总结。然后在此基础上，介绍CNN的前向传播算法和反向传播算法。 在学习CNN前，推荐大家先学习DNN的知识。如果不熟悉...
CNN卷积神经网络之反向传播过程
fulishafulisha的博客
08-11 1255
CNN卷积神经网络反向传播过程详细推导过程
卷积神经网络 反向传播
llf000000的博客
12-27 967
多分类问题：输出只可能归于某一个类别，不可能同时归于多个类别。经过softmax处理后所有输出节点概率和为1。
卷积神经网络中的反向传播
05-29 640
卷积神经网络中的反向传播 反向传播是梯度下降法在神经网络中应用，反向传播算法让神经网络的训练成为来可能。 首先要弄清一点，神经网络的训练过程就是求出一组较好的网络权值的过程。反向传播的直观解释就是先用当前网络的权值计算结果，然后根据计算结果和真实结果的差值来更新网络的权值，使得计算结果和真实结果的差值越来越小。 当然要想准确的理解反向传播，你需要知道：梯度的概念，梯度下降法，复合函数求导...
卷积神经网络CNN的反向传播原理
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Sual
08-07 3万+
　　上一篇博客《详解神经网络的前向传播和反向传播》推导了普通神经网络（多层感知器）的反向传播过程，这篇博客则讨论一下卷积神经网络中反向传播的不同之处。先简单回顾一下普通神经网络中反向传播的四个核心公式：...
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