㈠ 卷積神經網路基本概念和原理介紹
卷積神經網路，一種專為識別二維圖像設計的多層感知器，由輸入層、隱藏層（卷積層、池化層）和輸出層組成。隱藏層可能包含多層，每層由一個或多個二維平面組成，平面由多個獨立神經元構成。
設置卷積層的目的是減少權值數量。傳統神經網路中，上一層的每個神經元與下一層的每個神經元連接，導致大量權值。而卷積層採用局部連接，即第m層的隱層單元只與第m-1層局部區域的輸入單元連接，減少權值總數至原來的1/25。
以100*100像素圖像為例，設隱層神經元個數為50。若全連接，則需50萬權值。採用局部連接，每個神經元僅與20*20像素連接，權值減少至20000，相當於進行了卷積操作。
人對外界認知從局部到全局，圖像局部像素緊密相關，距離較遠像素相關性弱。因此，每個神經元只需局部感知，而非全局圖像，局部信息可綜合獲得全局信息。
卷積特徵提取通過將像素值與權值參數相乘求和實現，相當於特徵提取。圖像局部統計特性一致，可應用於其他部分，對圖像所有位置使用相同學習特徵。
舉個例子，從大尺寸圖像隨機選取3*3樣本，學習特徵後可應用於其他位置，通過卷積操作獲得不同特徵的激活值。在5*5圖像上，3*3卷積核卷積過程展示，卷積核為篩選器，提取符合條件的圖像部分。
權值共享方法減少參數，如50個神經元共享400個相同權值，將權值數量降至400。圖像統計特徵多樣，採用多個卷積特徵計算多個卷積特徵矩陣。
池化技術用於匯總卷積層獲得的特徵，解決特徵維度過高的問題。通過計算平均值或最大值，聚合不同位置的特徵，減少高維輸入特徵，避免過擬合。
假設圖像為5*5，輸入層採用5*5神經元進行感知。假設感受野為2*2，第一隱層一個映射平面的每個神經元僅與輸入層一個2*2區域連接，卷積核為2*2，需4個權值。隱層16個神經元，權值共享原則下，僅需訓練4個權值。池化層則根據選擇的2*2區間計算平均值或最大值，輸出4個神經元。
㈡ 卷積神經網路包括哪幾層
如果我們設計了6個卷積核，可以理解：我們認為這個圖像上有6種底層紋理模式，也就是我們用6中基礎模式就能描繪出一副圖像。
卷積層的作用是提取一個局部區域的特徵。卷積神經網路（Convolutional Neural Network，CNN或ConvNet）是一種具有 局部連接、權重共享 等特性的深層前饋神經網路。卷積神經網路是受生物學上感受野的機制而提出。
卷積神經網路中每層卷積層由若干卷積單元組成，每個卷積單元的參數都是通過反向傳播演算法最佳化得到的。
卷積神經網路中卷積層間的連接被稱為稀疏連接（sparse connection），即相比於前饋神經網路中的全連接，卷積層中的神經元僅與其相鄰層的部分，而非全部神經元相連。
卷積神經網路是一類包含卷積計算且具有深度結構的前饋神經網路，是深度學習的代表演算法之一 。卷積神經網路具有表徵學習能力，能夠按其階層結構對輸入信息進行平移不變分類，因此也被稱為「平移不變人工神經網路。
卷積神經網路（Convolutional Neural Networks， CNN）是一類包含卷積計算且具有深度結構的前饋神經網路（Feedforward Neural Networks），是深度學習（deep learning）的代表演算法之一。
卷積神經網路(Convolutional Neural Networks，CNN)是一種前饋神經網路。卷積神經網路是受生物學上感受野(Receptive Field)的機制而提出的。感受野主要是指聽覺系統、本體感覺系統和視覺系統中神經元的一些性質。
1、換句話說，最常見的卷積神經網路結構如下： INPUT - [[CONV - RELU]*N - POOL？]*M - [FC - RELU]*K - FC 其中*指的是重復次數，POOL？指的是一個可選的匯聚層。
2、目前的卷積神經網路一般是由卷積層、匯聚層和全連接層交叉堆疊而成的前饋神經網路，使用反向傳播演算法進行訓練。 卷積神經網路有三個結構上的特性：局部連接，權重共享以及匯聚 。這些特性使卷積神經網路具有一定程度上的平移、縮放和旋轉不變性。
3、卷積神經網路(Convolutional Neural Networks，CNN)是一種前饋神經網路。卷積神經網路是受生物學上感受野(Receptive Field)的機制而提出的。感受野主要是指聽覺系統、本體感覺系統和視覺系統中神經元的一些性質。
結構特點： 神經網路(neural networks)的基本組成包括輸入層、隱藏層、輸出層。而卷積神經網路的特點在於隱藏層分為卷積層和池化層(pooling layer，又叫下采樣層)。
卷積神經網路(Convolutional Neural Network，CNN或ConvNet)是一種具有 局部連接、權重共享 等特性的深層前饋神經網路。卷積神經網路是受生物學上感受野的機制而提出。
卷積神經網路(Convolutional Neural Networks，CNN)是一種前饋神經網路。卷積神經網路是受生物學上感受野(Receptive Field)的機制而提出的。感受野主要是指聽覺系統、本體感覺系統和視覺系統中神經元的一些性質。
- 卷積步長設置(Strided COnvolution) 卷積步長也就是我們進行卷積操作時，過濾器每次移動的步長，上面我們介紹的卷積操作步長默認都是1，也就是說每次移動過濾器時我們是向右移動一格，或者向下移動一格。
卷積神經網路的基本結構由以下幾個部分組成：輸入層，卷積層，池化層，激活函數層和全連接層。
我們在卷積神經網路中使用奇數高寬的核，比如3×3，5×5的卷積核，對於高度(或寬度)為大小為2k+1的核，令步幅為1，在高(或寬)兩側選擇大小為k的填充，便可保持輸入與輸出尺寸相同。
卷積神經網路主要結構有：卷積層、池化層、和全連接層組詞。卷積層 卷積核是一系列的濾波器，用來提取某一種特徵我們用它來處理一個圖片，當圖像特徵與過濾器表示的特徵相似時，卷積操作可以得到一個比較大的值。
cnn的基本結構不包括：反向池化層。CNN基本部件介紹：局部感受野。在圖像中局部像素之間的聯系較為緊密，而距離較遠的像素聯系相對較弱。
卷積神經網路的基本結構由以下幾個部分組成：輸入層，卷積層，池化層，激活函數層和全連接層。
1、卷積神經網路（Convolutional Neural Network，CNN）是一種前饋神經網路，它的人工神經元可以響應一部分覆蓋范圍內的周圍單元，對於大型圖像處理有出色表現。
2、卷積神經網路的基本結構由以下幾個部分組成：輸入層，卷積層，池化層，激活函數層和全連接層。
3、目前的卷積神經網路一般是由卷積層、匯聚層和全連接層交叉堆疊而成的前饋神經網路，使用反向傳播演算法進行訓練。 卷積神經網路有三個結構上的特性：局部連接，權重共享以及匯聚 。