㈠ 卷积神经网络基本概念和原理介绍
卷积神经网络，一种专为识别二维图像设计的多层感知器，由输入层、隐藏层（卷积层、池化层）和输出层组成。隐藏层可能包含多层，每层由一个或多个二维平面组成，平面由多个独立神经元构成。
设置卷积层的目的是减少权值数量。传统神经网络中，上一层的每个神经元与下一层的每个神经元连接，导致大量权值。而卷积层采用局部连接，即第m层的隐层单元只与第m-1层局部区域的输入单元连接，减少权值总数至原来的1/25。
以100*100像素图像为例，设隐层神经元个数为50。若全连接，则需50万权值。采用局部连接，每个神经元仅与20*20像素连接，权值减少至20000，相当于进行了卷积操作。
人对外界认知从局部到全局，图像局部像素紧密相关，距离较远像素相关性弱。因此，每个神经元只需局部感知，而非全局图像，局部信息可综合获得全局信息。
卷积特征提取通过将像素值与权值参数相乘求和实现，相当于特征提取。图像局部统计特性一致，可应用于其他部分，对图像所有位置使用相同学习特征。
举个例子，从大尺寸图像随机选取3*3样本，学习特征后可应用于其他位置，通过卷积操作获得不同特征的激活值。在5*5图像上，3*3卷积核卷积过程展示，卷积核为筛选器，提取符合条件的图像部分。
权值共享方法减少参数，如50个神经元共享400个相同权值，将权值数量降至400。图像统计特征多样，采用多个卷积特征计算多个卷积特征矩阵。
池化技术用于汇总卷积层获得的特征，解决特征维度过高的问题。通过计算平均值或最大值，聚合不同位置的特征，减少高维输入特征，避免过拟合。
假设图像为5*5，输入层采用5*5神经元进行感知。假设感受野为2*2，第一隐层一个映射平面的每个神经元仅与输入层一个2*2区域连接，卷积核为2*2，需4个权值。隐层16个神经元，权值共享原则下，仅需训练4个权值。池化层则根据选择的2*2区间计算平均值或最大值，输出4个神经元。
㈡ 卷积神经网络包括哪几层
如果我们设计了6个卷积核，可以理解：我们认为这个图像上有6种底层纹理模式，也就是我们用6中基础模式就能描绘出一副图像。
卷积层的作用是提取一个局部区域的特征。卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN或ConvNet）是一种具有 局部连接、权重共享 等特性的深层前馈神经网络。卷积神经网络是受生物学上感受野的机制而提出。
卷积神经网络中每层卷积层由若干卷积单元组成，每个卷积单元的参数都是通过反向传播算法最佳化得到的。
卷积神经网络中卷积层间的连接被称为稀疏连接（sparse connection），即相比于前馈神经网络中的全连接，卷积层中的神经元仅与其相邻层的部分，而非全部神经元相连。
卷积神经网络是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络，是深度学习的代表算法之一 。卷积神经网络具有表征学习能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类，因此也被称为“平移不变人工神经网络。
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(Convolutional Neural Networks，CNN)是一种前馈神经网络。卷积神经网络是受生物学上感受野(Receptive Field)的机制而提出的。感受野主要是指听觉系统、本体感觉系统和视觉系统中神经元的一些性质。
1、换句话说，最常见的卷积神经网络结构如下： INPUT - [[CONV - RELU]*N - POOL？]*M - [FC - RELU]*K - FC 其中*指的是重复次数，POOL？指的是一个可选的汇聚层。
2、目前的卷积神经网络一般是由卷积层、汇聚层和全连接层交叉堆叠而成的前馈神经网络，使用反向传播算法进行训练。 卷积神经网络有三个结构上的特性：局部连接，权重共享以及汇聚 。这些特性使卷积神经网络具有一定程度上的平移、缩放和旋转不变性。
3、卷积神经网络(Convolutional Neural Networks，CNN)是一种前馈神经网络。卷积神经网络是受生物学上感受野(Receptive Field)的机制而提出的。感受野主要是指听觉系统、本体感觉系统和视觉系统中神经元的一些性质。
结构特点： 神经网络(neural networks)的基本组成包括输入层、隐藏层、输出层。而卷积神经网络的特点在于隐藏层分为卷积层和池化层(pooling layer，又叫下采样层)。
卷积神经网络(Convolutional Neural Network，CNN或ConvNet)是一种具有 局部连接、权重共享 等特性的深层前馈神经网络。卷积神经网络是受生物学上感受野的机制而提出。
卷积神经网络(Convolutional Neural Networks，CNN)是一种前馈神经网络。卷积神经网络是受生物学上感受野(Receptive Field)的机制而提出的。感受野主要是指听觉系统、本体感觉系统和视觉系统中神经元的一些性质。
- 卷积步长设置(Strided COnvolution) 卷积步长也就是我们进行卷积操作时，过滤器每次移动的步长，上面我们介绍的卷积操作步长默认都是1，也就是说每次移动过滤器时我们是向右移动一格，或者向下移动一格。
卷积神经网络的基本结构由以下几个部分组成：输入层，卷积层，池化层，激活函数层和全连接层。
我们在卷积神经网络中使用奇数高宽的核，比如3×3，5×5的卷积核，对于高度(或宽度)为大小为2k+1的核，令步幅为1，在高(或宽)两侧选择大小为k的填充，便可保持输入与输出尺寸相同。
卷积神经网络主要结构有：卷积层、池化层、和全连接层组词。卷积层 卷积核是一系列的滤波器，用来提取某一种特征我们用它来处理一个图片，当图像特征与过滤器表示的特征相似时，卷积操作可以得到一个比较大的值。
cnn的基本结构不包括：反向池化层。CNN基本部件介绍：局部感受野。在图像中局部像素之间的联系较为紧密，而距离较远的像素联系相对较弱。
卷积神经网络的基本结构由以下几个部分组成：输入层，卷积层，池化层，激活函数层和全连接层。
1、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。
2、卷积神经网络的基本结构由以下几个部分组成：输入层，卷积层，池化层，激活函数层和全连接层。
3、目前的卷积神经网络一般是由卷积层、汇聚层和全连接层交叉堆叠而成的前馈神经网络，使用反向传播算法进行训练。 卷积神经网络有三个结构上的特性：局部连接，权重共享以及汇聚 。