卷积神经网络的基本原理

卷积神经网络的基本原理如下：

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一

卷积神经网络具有表征学习（representation learning）能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类（shift-invariant classification），因此也被称为“平移不变人工神经网络（Shift-Invariant Artificial Neural Networks, SIANN）”。

对卷积神经网络的研究始于二十世纪80至90年代，时间延迟网络和LeNet-5是最早出现的卷积神经网络；在二十一世纪后，随着深度学习理论的提出和数值计算设备的改进，卷积神经网络得到了快速发展，并被应用于计算机视觉、自然语言处理等领域。

卷积神经网络仿造生物的视知觉机制构建，可以进行监督学习和非监督学习，其隐含层内的卷积核参数共享和层间连接的稀疏性使得卷积神经网络能够以较小的计算量对格点化特征，例如像素和音频进行学习、有稳定的效果且对数据没有额外的特征工程要求。

LeNet5不是CNN的起点，但却是它的hello world，让大家看到了卷积神经网络商用的前景。
  11卷积本身只是NN卷积的卷积核半径大小退化为1时的特例，但是由于它以较小的计算代价增强了网络的非线性表达能力，给网络结构在横向和纵向拓展提供了非常好的工具，常用于升维和降维 *** 作，尤其是在深层网络和对计算效率有较高要求的网络中广泛使用。
  GoogLeNet夺得ImageNet2014年分类冠军，也被称为Inception V1。Inception V1有22层深，参数量为5M。同一时期的VGGNet性能和Inception V1差不多，但是参数量却远大于Inception V1。Inception的优良特性得益于Inception Module，结构如下图：
  脱胎于Xception的网络结构MobileNets使用Depthwise Separable Convolution(深度可分离卷积)构建了轻量级的28层神经网络，成为了移动端上的高性能优秀基准模型。
  当深层网络陷身于梯度消失等问题而导致不能很有效地训练更深的网络时，脱胎于highway network的残差网络应运而生，附带着MSRA和何凯明的学术光环，诠释了因为简单，所以有效，但你未必能想到和做到的朴素的道理。

卷积神经网络是一种前馈型神经网络, 受生物自然视觉认知机制启发而来的 现在, CNN 已经成为众多科学领域的研究热点之一, 特别是在模式分类领域, 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 可应用于图像分类, 目标识别, 目标检测, 语义分割等等可用于图像分类的卷积神经网络的基本结构

1 定义

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一 。卷积神经网络具有表征学习（representation learning）能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类（shift-invariant classification），因此也被称为“平移不变人工神经网络（Shift-Invariant Artificial Neural Networks, SIANN）” 。

2 特点

与之前介绍的神经网络相比，传统神经网络只有线性连接，而CNN包括卷积（convolution） *** 作、汇合（pooling） *** 作和非线性激活函数映射（即线性连接）等等。

3 应用与典型网络

经典的CNN网络：

Alex-Net

VGG-Nets

Resnet

常用应用：

深度学习在计算机图像识别上的应用非常成功。利用深度学习，我们能够对进行高精度识别，实现这一功能的，主要依靠神经网络中的一种分支，名为卷积网络

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