神经网络整体架构

原创 已于 2025-07-10 09:05:25 修改 · 2.2k 阅读 · 31 ·
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#神经网络 #深度学习 #人工智能

于 2024-10-09 09:35:56 首次发布

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  用全连接神经网络处理大尺寸图像具有三个明显的缺点：
  ①将图像展开为向量会丢失临近像素的空间信息
  ②模型参数过多，因此效率低下，训练困难
  ③大量参数也很块会导致网络过拟合
  针对这些问题，提出了卷积神经网络，很好的解决了这些问题。
  目的：减少网络参数数量，达到更好效果
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1.输入层Input

  图像数据

2.卷积层Conv

  提取特征(将图像分成一个个小区域，利用卷积核生成对应的特征图)
  卷积运算的目的是提取输入的不同特征，某些卷积层可能只能提取一些低级的特征如边缘、线条和角等层级，更多层的网络能从低级特征中迭代提取更复杂的特征。
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  可以看出卷积是一种局部操作，通过一定大小的卷积核作用于局部图像区域获得图像的局部信息。
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  5×5的数据经过3×3的卷积核生成3×3的特征图
  卷积核：
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  · 例
  第一个区域特征值：
在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述
  (1)多通道卷积
  当有多个通道channel时，例如图片可以有RGB三个通道，卷积核需要拥有相同的channel数，每个卷积核channel与输入层的对应channel进行卷积，将每个channel的卷积结果相加得到最终的feature map。
  (2)多卷积核
  当有多个卷积核时，可以学习到多种不同的特征，对应产生多个channel的feature map。多个功能的卷积核得计算结果放在一起，能够检测到图片中不同得特征(边缘检测)
  一个卷积层中可以有多个不同的卷积核，而每一个卷积核都对应一个特征图。

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多通道卷积 多卷积核
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神经网络层结构全解析：从基础构建到深度学习模型
Dfreedom.的博客
11-06 1128
神经网络本质上是复杂的数学函数，能够将输入数据映射到期望输出。其核心结构包括输入层（接收原始数据）、隐藏层（进行非线性特征变换）和输出层（生成最终预测）。通过引入非线性激活函数和分层特征抽象，神经网络可以处理高度复杂的模式。常见层类型包括全连接层、卷积层（提取局部特征）、循环层（处理序列数据）、池化层（压缩数据）等。训练过程通过前向传播计算输出、反向传播优化参数实现。神经网络的价值在于自动从数据中学习映射规则，无需人工定义复杂规则，使其在图像、语音等复杂任务中表现出色。
人工智能入门实战：开源神经网络框架对比总结
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1.背景介绍 人工智能（Artificial Intelligence, AI）是一门研究如何让计算机自主地完成人类任务的学科。在过去的几年里，人工智能技术发展迅速，从图像识别、语音识别、自然语言处理等方面取得了显著的进展。这些技术的核心是神经网络，特别是深度神经网络。 随着深度学习的兴起，许多开源神经网络框架出现，如TensorFlow
第五章：常见的神经网络架构
最新发布
weixin_73671801的博客
06-26 1020
本章系统介绍了三种核心神经网络架构。卷积神经网络（CNN）通过局部感受野和参数共享高效处理图像数据，典型结构包括LeNet和ResNet。循环神经网络（RNN）及其变体LSTM/GRU专为序列数据设计，能捕捉时序依赖关系。Transformer基于自注意力机制，突破性地解决了长距离依赖问题，成为NLP和CV领域的首选架构。每种架构在适用场景、计算效率和特征提取能力上各具优势，选择合适的架构是深度学习成功的关键。文末通过MNIST识别案例展示了CNN的实际应用。
07 神经网络整体架构
qq_41033011的博客
10-27 796
神经网络整体架构   我们先看看神经网络是什么样子的，如下图。      可以说神经网络是一个层次的结构，有一个输入层，隐层 1，隐层 2 和输出层。可以说是由多个层组成了一个完整的神经网络。输入层相当于输入的 xxx，比如说现在的输入有 3 个像素点 x1x_1x1​，x2x_2x2​，x3x_3x3​。      中间两个层具体的元素很多参考资料中将它们称做神经元，其实神经元是不存在的。那么中间层里面的元素的是什么呢？其实就是权重参数的计算结果。比如说，x1x1x1 是和这些带箭头的线相连的，没有
人工神经网络的结构基本上分为两类
神经网络爱好者
07-10 3473
神经网络模型的分类。人工神经网络的模型很多，可以按照不同的方法进行分类。其中，常见的两种分类方法是，按照网络连接的拓朴结构分类和按照网络内部的信息流向分类。1 按照网络拓朴结构分类。网络的拓朴结构，即神经元之间的连接方式。按此划分，可将神经网络结构分为两大类：层次型结构和互联型结构。层次型结构的神经网络将神经元按功能和顺序的不同分为输出层、中间层（隐层）、输出层。输出层各神经元负责接收来自外界的输入信息，并传给中间各隐层神经元；隐层是神经网络的内部信息处理层，负责信息变换。根据需要可设计为一层或多层；最后一
神经网络架构整理
weixin_33769207的博客
12-28 222
新的神经网络架构随时随地都在出现，DCIGN，IiLSTM，DCGAN~ 神经网络通常都有很多层，包括输入层、隐藏层、输出层。单独一层不会有连接，一般相邻的两层是全部相连的（每一层的每个神经元都与另一层的每个神经元相连）。 1. 前向传播网络（FF 或 FFNN）          它们从前往后传输信息（分别是输入和输出）。神经网络通常都有很多层，包括输入层、隐藏层、输出层。单独一层不...
神经网络基础结构
weixin_54418006的博客
05-20 2472
全连接层的引入可以增加网络的灵活性和表达能力，使其能够适应各种复杂的任务，并进行准确的分类和预测。然而，随着网络层数的增加，全连接层的参数量也会大幅增加，导致计算量增加和过拟合的风险，因此需要适当的正则化和优化策略来处理。通过交替堆叠多个卷积层和池化层，CNN能够逐渐提取出抽象和高级的特征，并在全连接层中进行进一步的处理和分类。：全连接层也称为密集连接层或输出层，是神经网络中的一种常见层类型。参数共享：卷积层中的每个滤波器都使用相同的权重参数对输入数据进行卷积操作，从而减少了参数数量，降低了模型复杂度。
神经网络整体架构视频教程.wmv
02-06
神经网络整体架构视频教程。希望能够学习者提供帮助，实现对神经网络整体架构知识的掌握与理解，为后续学习做好铺垫，实现神经网络整体架构的灵活运用
神经网络整体架构教程图,全连接神经网络结构图
aifamao6的博客
10-17 897
Baltzmann机是具有随机输出值单元的随机神经网络，串行的Baltzmann机可以看作是对二次组合优化问题的模拟退火算法的具体实现，同时它还可以模拟外界的概率分布，实现概率意义上的联想记忆。Hopfield神经网络是反馈网络的代表。而最后，输出层生成最终结果，每个输出单元会对应到某一种特定的分类，为网络送给外部系统的结果值，，整个网络由调整链接强度的程序来达成学习的目的。单元以层的方式组，每一层的每个神经元和前一层、后-层的神经元连接，共分为输入层、输出层和隐藏层，三层连接形成一-个神经网络。
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weixin_44715777的博客
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传统神经网络卷积神经网络。
PyTorch深度学习实战（1）——神经网络与模型训练过程详解
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神经网络架构
Ricardo_PING的Blog
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神经网络架构
深度学习入门（二）：神经网络整体架构
weixin_51293984的博客
07-28 1675
DROP-OUT是防止神经网络过于复杂，进行随机杀死神经元的一种方法。查看circle data，可以看出效果不佳，看上去像切了一刀。左图是全连接神经网络，右图在神经网络训练过程中，查看circle data，可以看出效果较好。作用于每一层的输入，通过逐层计算得到输出结果。：数值较大或较小时，梯度约为0，出现。将神经元设置为1，查看效果。将神经元设置为2，查看效果。将神经元设置为3，查看效果。
25张图让你读懂神经网络构架
dengm155的专栏
06-06 1万+
[独家]25张图让你读懂神经网络架构 2017-05-21 22:32 　　由于新的神经网络架构无时无刻不在涌现，想要记录所有的神经网络是很困难的事情。要把所有这些缩略语指代的网络(DCIGN，IiLSTM，DCGAN等)都弄清，一开始估计还无从下手。 　　下表包含了大部分常用的模型(大部分是神经网络还有一些其他的模型)。虽然这些架构都是新奇独特的，但当我开始把它们的
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神经网络整体架构神经网络的非线性通过激活函数引入非线性，提高神经网络模型的表达能力。
值得收藏的27个机器学习的小抄
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机器学习(Machine Learning)有很多方面，当我开始研究学习它时，我发现了各种各样的“小抄”，它们简明地列出了给定主题的关键知识点。最终，我汇集了超过 20 ...
神经网络整体架构及细节（详细简单）
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03-30 2万+
用简单的语言让读者快速全面了解神经网络架构！！！
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MLP(MultiLayer Perceptrons) 多层神经网络 sigmoid neurons""" network.py ~~~~~~~~~~A module to implement the stochastic gradient descent learning algorithm for a feedforward neural network. Gradients are calc
利用循环神经网络生成唐诗_可视化解释11种基本神经网络架构
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> Source: Pixabay标准，循环，卷积和自动编码器网络随着深度学习的飞速发展，已经创建了完整的神经网络体系结构主机，以解决各种各样的任务和问题。 尽管有无数的神经网络架构，但对于任何深度学习工程师来说，这里有11种必不可少的知识，它们分为四大类：标准网络，递归网络，卷积网络和自动编码器。作者创建的所有图。标准网络1 | 感知器感知器是所有神经网络中最基础的，是更复杂的神经网络的基...
卷积神经网络整体架构图
03-21
### 卷积神经网络 (CNN) 的整体架构图与结构概述 卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种专门用于处理具有网格状拓扑数据的前馈神经网络，尤其擅长于图像识别和分类任务。其核心思想在于通过局部感知野、权值共享以及池化操作来提取特征并降低计算复杂度。 #### 架构组成 CNN 的典型架构由多个层构成，主要包括以下几个部分： 1. **输入层** 输入层接收原始数据，通常是二维或三维矩阵形式表示的图像。对于彩色图片而言，输入通常是一个 \(H \times W \times C\) 的张量，其中 \(H\) 和 \(W\) 表示高度和宽度，\(C\) 是通道数（RGB 图像有 3 个通道）。[^1] 2. **卷积层 (Convolution Layer)** 卷积层是 CNN 中最重要的组成部分之一，负责从输入数据中提取空间层次上的特征。它通过对输入应用一组可学习的滤波器（也称为核），生成一系列特征映射（Feature Maps）。这些滤波器能够捕捉到诸如边缘、纹理等低级特征，并随着网络加深逐渐捕获更复杂的模式。 3. **激活函数 (Activation Function)** 每次卷积运算之后都会接上一个非线性激活函数，最常用的是 ReLU（Rectified Linear Unit）。ReLU 能够引入非线性特性，使得模型可以拟合更加复杂的函数关系。 4. **池化层 (Pooling Layer)** 池化层的作用是对特征进行降采样，从而减少参数数量和计算成本，同时也增强了模型对平移变换的鲁棒性。常见的池化方法包括最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling）。 5. **全连接层 (Fully Connected Layer)** 经过若干轮卷积和池化操作后，高层语义信息被浓缩成较小尺寸的特征向量。此时会加入全连接层将这些抽象特征映射至最终类别标签或其他目标输出维度。 6. **输出层** 输出层根据具体应用场景设计而成，在分类任务中一般采用 Softmax 函数作为最后一层激活函数以得到概率分布；而在回归问题里则可能直接返回连续数值结果。 7. **正则化技术** 为了防止过拟合现象发生，实际应用中的 CNN 还常配备一些额外机制如 Dropout 或 Batch Normalization 来提升泛化能力。 以下是基于上述描述的一个简单 MATLAB 实现框架代码片段展示如何构建基本 CNN 结构： ```matlab layers = [ imageInputLayer([height width channels]) % 定义输入大小 convolution2dLayer(filterSize,numFilters,'Padding','same') % 添加卷积层 reluLayer() % 使用 ReLU 激活函数 maxPooling2dLayer(poolSize,'Stride',strideValue) % 应用最大池化 fullyConnectedLayer(outputSize) % 设置全连接层节点数目 softmaxLayer() % 对多类别的输出做归一化处理 classificationLayer()] ;% 创建分类层完成整个流程定义 ``` ### 总结 综上所述，卷积神经网络以其独特的分层结构实现了高效的数据表征学习过程，特别适合解决计算机视觉领域内的诸多挑战性难题。而关于具体的可视化图表，则需查阅相关教材或者论文资料获取更为直观的表现形式。
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