CNN （深度神经网络）的本质

最新推荐文章于 2025-05-14 10:55:36 发布
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#人工智能

本文探讨了使用非神经网络方法实现卷积神经网络（CNN）的可能性，特别是介绍了GCforest的应用及其潜在优势。同时，文章还讨论了局部卷积与pooling在CNN中的关键作用，以及将卷积应用于时间序列的可能性。

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

    目前CNN 效果这么好，并不是因为深度神经网络的深，而是局部卷积+pooling的结果。偶然看到GCforest，据说效果也很好。 使用其他方式代替神经网络，实现CNN结构，我预测效果一样好，或者会有更多其他优势。

    一直在研究用其他方式实现CNN的过程。目前看 gcforest 做到了。看看这个方向没错。

   另外，lstm 不一定是对语音序列处理效果最好的。 使用卷积方式扩展到时间序列上，会更简单有效。

   明天，社会是人工智能。人工智能促成新的社会，新的科技。这个时间是50年以内。平常人对这个无法想象，也就不用去想象了。它来了就是来了。总之，时间不多了，先写下来。

深度学习 - 对神经网络本质的理解（层结构和行为角度）
马飞飞的博客
09-11 4399
先综述下，神经网络做分类等问题的核心原理是使用升维/降维、 放大/缩小、旋转、平移、弯曲这5大类操作完成扭曲变换，最终能在扭曲后的空间找到轻松找到一个超平面分割空间。 接下来介绍的内容有：                                     1.神经网络每层都在做什么                            2.神经网络如何完成识别任务           ...
cnn是深度神经网络吗,cnn神经网络算法
aifans_bert的博客
10-06 493
深度学习和有效学习的区别分别是：1、深度学习是：Deep Learning,是一种机器学习的技术，由于深度学习在现代机器学习中的比重和价值非常巨大，因此常常将深度学习单独拿出来说。最初的深度学习网络是利用神经网络来解决特征层分布的一种学习过程。通常我们了解的DNN（深度神经网络），CNN（卷积神经网络），RNN（循环神经网络），LSTM（长短期记忆网络）都是隶属于深度学习的范畴。也是现代机器学习最常用的一些手段。通过这些手段，深度学习在视觉识别，语音识别，自然语言处理（NLP）等领域取得了使用传统机器学习算
深度神经网络的本质(无一句代码)
qianbo042311的博客
04-13 352
提出问题     对于二分类问题，使用二元交叉熵损失函数，对于多分类问题，可以用分类交叉熵损失函数，对于回归问题，可以使用均方误差，对于序列问题，可以使用联结主义时序分类损失函数CTC（connectionlist temppral classfication）,但是对于以上指导解决不了的问题时，我们需要开发目标函数。选择创建新的网络结构。 大脑的不同之处     我们指导大脑的神经元联结是无与伦比的，计算机的软件能创造的结构
人工智能入门：深度学习中的卷积神经网络（CNN）详解
最新发布
2501_91624122的博客
05-14 1146
卷积神经网络（CNN）是深度学习中处理图像和视频数据的强大工具，其设计灵感来源于生物视觉系统。CNN通过卷积层、池化层和全连接层等模块自动提取图像特征，广泛应用于图像识别、目标检测、视频分析等领域。本文详细解析了CNN的结构和原理，并通过PyTorch构建和训练一个简单的CNN模型，展示了从数据加载、模型定义到训练和评估的全过程。通过实践，读者可以更好地理解CNN的工作原理，并应用于实际任务中。
cnn本质
DL_CreepingBird的博客
11-19 5239
cnn的核心在于卷积核，其实关于卷积核还有另一个名字叫做滤波器，从信号处理的角度而言，滤波器是对信号做频率筛选，这里主要是空间-频率的转换，cnn的训练就是找到最好的滤波器使得滤波后的信号更容易分类，还可以从模版匹配的角度看卷积，每个卷积核都可以看成一个特征模版，训练就是为了找到最适合分类的特征模版，一点浅见。  -----------------------------------分割
深度学习常见主流经典算法概述(二)（CNN的本质，以LeNet为例）
qq_38588806的博客
03-09 1487
三、LeNet结构 5.1 LeNet概述 LeNet-5出自论文Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition，是一种用于手写体字符识别的非常高效的卷积神经网络，因为这个东西手写识别都能商用化了 结构如图 第一个问题：为什么会有CNN，见上一章说过的，因为科学家在实验的时候发现局部性问题，越远影响越不大，然后发现像卷积这样构造的神...
深度学习， cnn，本质不是深而是卷积pooling，验证。
zsyddl2的专栏
05-16 1160
2017-3-6 写过cnn本质是卷积和pooling，而不是因为深。一直想着办法验证这个理论。到目前为止，昨天终于有了惊喜的结果。     深度学习之cnn于图像识别，从不同的分辨率进行卷积和pooling，自然形成了很深度的深度了。卷积是形成不同的图像块的聚类核心，pooling是在一定范围内，寻找其中响应最大的模式，也就是对抗了图像偏移问题。     cnn的卷积实际是聚类到不同的聚类核
CNN卷积深度神经网络算法,cnn卷积神经网络应用
aifamao3的博客
08-20 1047
卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。[1] 它包括卷积层(alternatingconvolutionallayer)和池层(poolinglayer)。卷积神经网络是近年发展起来，并引起广泛重视的一种高效识别方法。
CNN卷积深度神经网络算法,基于深度卷积神经网络
ynca67269的博客
09-18 323
卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现写作猫。[1] 它包括卷积层(alternating convolutional layer)和池层(pooling layer)。卷积神经网络是近年发展起来，并引起广泛重视的一种高效识别方法。
深度学习学习经验——卷积神经网络（CNN）
Linductor的博客
08-23 2140
卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是深度学习中一种非常重要的模型结构，特别擅长处理图像数据。CNN 通过卷积操作和池化操作来自动提取图像的特征，并使用全连接层进行分类或回归等任务。
学习笔记：深度学习（3）——卷积神经网络（CNN）理论篇
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04-12 11万+
深度学习笔记——CNN卷积神经网络理论篇。主要包括CNN的概念、基本原理、类型综述。算是比较完善的一篇文章了。
深度学习，深度神经网络-CNN情感识别：深度学习，深度神经网络，CNN，机器学习，图像情感识别，图像识别-matlab开发
05-29
Deep learning, Deep Neural Network , CNN, Machine learning , Emotion Recognition of Images 16种情绪识别的不同类型的情绪
一文理解神经网络的本质
ZackSock的博客
05-30 5160
通俗易懂，一文理解神经网络的本质。
深度卷积神经网络（CNN）
qq_42178122的博客
05-11 1万+
CNN简述 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN），它是属于前馈神经网络的一种，其特点是每层的神经元节点只响应前一层局部区域范围内的神经元（全连接网络中每个神经元节点则是响应前一层的全部节点）。 一个深度卷积神经网络模型，一般由若干卷积层叠加若干全连接层组成，中间包含各种的非线性操作、池化操作。卷积运算主要用于处理网格结构的数据，因此CNN天生对图像数据的分析与处理有着优势，简单地来理解，那就是CNN是利用滤波器（Filter）将相邻像素之间的轮廓过滤出来。 1.
卷积神经网络(CNN)
顺其自然~专栏
01-12 4万+
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。
浅谈深度神经网络 — CNN
丿回到火星去
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CNN（Convolutional Neural Network，卷积神经网络） 引言 CNN的出现是因为全连接神经网络无法很好地处理图像数据，主要原因有以下：使用全连接层处理图像最大的问题在于全连接层的参数太多，参数多了除了会导致计算速度变慢，也很容易会导致过拟合问题。所以我们需要一个更加合理的神经网络结构来有效的减少神经网络中的参数个数。卷积神经网络就可以达到这个目的。 CNN基本结构 输出...
【综述】一文读懂卷积神经网络(CNN)
qq_43673118的博客
09-07 2万+
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。
深度学习：卷积神经网络CNN
皮皮blog
08-02 6416
http://blog.youkuaiyun.com/pipisorry/article/details/76571670 Convolutional Neural Networks卷积神经网络 卷积神经网络是人工神经网络的一种，已成为当前语音分析和图像识别领域的研究热点。它的权值共享网络结构使之更类似于生物神经网络，降低了网络模型的复杂度，减少了权值的数量。该优点在网络的输入是多维图像时表...
深度学习入门——卷积神经网络（CNN）
weixin_43944007的博客
03-28 1113
例如，在图像分类中，CNN可以将输入的图像转换为抽象的特征向量，并将其输入全连接层进行分类。CNN是一种深度学习算法，其基本原理是通过多层卷积、池化、非线性激活等操作，将输入的图像转换为高层次的抽象特征，最终输出分类结果。与传统的神经网络相比，CNN可以自动学习图像中的特征，具有更好的识别准确性和鲁棒性。其中，卷积层用于提取图像中的特征，池化层用于降低特征图的维度，全连接层用于分类。当然，这只是一个简单的CNN神经网络示例，实际应用中，我们需要对模型进行更加深入的优化和调整，才能达到更好的性能。
掌握CNN：深度学习中的卷积神经网络应用
资源摘要信息:"CNN_神经网络_深度学习_深度学习CNN_卷积神经网络_" CNN（Convolutional Neural Networks，卷积神经网络）是深度学习领域的一种重要模型，尤其在图像处理和计算机视觉方面取得了显著的成果。其特点...
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