卷积神经网络介绍

最新推荐文章于 2025-07-08 16:16:53 发布
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分类专栏： 机器学习 深度学习 卷积神经网络 文章标签： 神经网络 深度学习 卷积神经网络
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卷积神经网络（CNN）利用局部感受野、共享权重和混合技术处理图像数据，尤其适合图像识别任务。通过多层特征映射，CNN能检测多种局部特征，减少参数数量，加速训练过程。混合层如最大值混合或L2混合用于信息浓缩，提高模型效率。

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

        对于MNIST手写数字数据集的训练和测试来说，如果使用一般的全连接层网络的话其实是很奇怪的，主要原因是这样一个网络架构没有考虑到图像的空间结构。例如，它在完全相同的基础上去对待相距很远和彼此接近的输⼊像素。这样的话，我们秘法使用空间结构的架构。所以引入卷积神经网络，该网络特别适用于分类图像的特殊架构。目前，深度卷积网络或者一些近似的变化形式被用在大多数图像识别的神经网络中。

        卷积神经网络采用了三种基本概：局部感受野（local receptive fields），共享权重（shared weights），和混合（pooling）。

        局部感受野：在之前看到的全连接的网络中，输入描述成纵向排列的神经元。但在一个卷积神经网络中，我们把输入以一个输入看作是一个矩阵排列的神经元。如把MNIST数据看作是一个28×28的方形排列，其值对应输入的28×28的像素光强度：

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【6】卷积神经网络的介绍
Clichong
04-02 590
文章目录1.关于图像的基础知识灰度图彩色图2.卷积操作与过滤器3.卷积神经网络的具体操作卷积过程代码实现4.池化层(Pooling Sampling)下采样上采样5.批处理规范(Batch Norm)Image NormalizationBatch Normalization 1.关于图像的基础知识 灰度图 这里以MINST数据集为例，对于一个手写数字的图像，其由像素为28*28的灰度图构成，如图所示： 根据每一个像素点的一个具体的数值，可以将其构造出一副如上述所示的灰度图，由于灰度图的通道只有1，也就
卷积神经网络
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在当今人工智能的浪潮中，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）无疑是一颗璀璨的明星。它在图像识别、语音处理、自然语言处理等众多领域取得了巨大的成功，极大地推动了人工智能技术的发展。
【转载】技术向：一文读懂卷积神经网络
xceman1997的专栏
05-10 3742
原文地址：http://toutiao.com/a4033463198/?tt_from=sina&app=news_article&iid=2585754491&utm_medium=toutiao_android&utm_campain=client_share&utm_source=sinaweibo 自今年七月份以来，一直在实验室负责卷积神经网络（Convolutiona
卷积神经网络（CNN）
最新发布
m0_54570435的博客
07-08 1100
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
卷积神经网络的简单介绍
langsiming的博客
10-24 2558
1. 什么是卷积神经网络 卷积神经网络常用于图像的识别和分类 2. 卷积神经网络的主要层次有哪些？ 输入层，卷积层，激活层，池化层，全连接层，批量正则化层 3. 常见的数据预处理的三种方式？ 去均值：各个维度数据中心化到0 归一化：各个维度的数据归一到同一个范围 pca/白化：pca去掉性强的特征；白化在pca的基础上进行归一化。 4. 什么是卷积层？ 一组固定...
卷积神经网络的介绍
Ftwhale的博客
03-31 556
本章节将介绍一种全新结构的神经网络—卷积神经网络(Convolutional Neural Network，CNN),它是一种前馈神经网络，可以应用到很多场合，比如图像处理，自然语言处理，灾难气候预测等等，但是最主要还是应用在图像领用，近几年来在自然语言处理方面，CNN也应用得越来越多。 卷积神经网络结构主要包括：卷积层(convolutional layer)和池化层(pooling layer...
吴恩达卷积神经网络介绍.rar
07-29
在“吴恩达卷积神经网络介绍”资料中，我们可以从以下几个方面来了解和学习CNN的知识点： 1. **卷积层（Convolutional Layer）**：卷积层是CNN的核心组成部分，通过滤波器（Filter）对输入图像进行滑动窗口操作，...
一文让你彻底了解卷积神经网络
01-27
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区域卷积神经网络介绍
11-13
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卷积神经网络结构原理详细介绍
12-20
详细介绍卷积神经网络的结构原理，并且根据一个详细的例子来说明CNN网络如何应用
卷积神经网络——介绍
qq_32445015的博客
06-08 205
博主讲的确实很到位   链接在下面地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/27642620 
卷积神经网络(CNN)介绍
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05-06 421
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卷积神经网络介绍3
weixin_30782331的博客
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卷积神经网络示意 　　假设一个任务，有一张32x32x3的输入图片，目的是做数字检测 　　卷积有两种分类，即所谓的层的划分。一类卷积是一个卷积层与一个池化层一起作为一层，另一类是把一个卷积层看成是一层，池化层也单独作为一层。当人们在计算神经网络有多少层时，通常只统计具有权重和参数的层。因为池化层没有权重和参数，只有一些超参数，在此处，我们把CONV1和POOL1共同作为一个卷积，并标记为...
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