什么是卷积神经网络 卷积神经网络的通俗理解

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,是深度学习(deep learning)的代表算法之一。

卷积神经网络由纽约大学的Yann Lecun于1998年提出,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,也就是减小了过拟合的风险。

近年来卷积神经网络在多个方向持续发力,在语音识别、人脸识别、通用物体识别、运动分析、自然语言处理甚至脑电波分析方面均有突破。

卷积神经网络的特点:
1)网络结构

卷积神经网络是一种多层的监督学习神经网络,隐含层的卷积层和池采样层是实现卷积神经网络特征提取功能的核心模块。

该网络模型通过采用梯度下降法最小化损失函数对网络中的权重参数逐层反向调节,通过频繁的迭代训练提高网络的精度。卷积神经网络的低隐层是由卷积层和最大池采样层交替组成,高层是全连接层对应传统多层感知器的隐含层和逻辑回归分类器。

2)局部感受野与权值共享

卷积神经网络的核心思想就是局部感受野、是权值共享和pooling层,以此来达到简化网络参数并使得网络具有一定程度的位移、尺度、缩放、非线性形变稳定性。
3)卷积层、下采样层、全连接层

卷积层:因为通过卷积运算我们可以提取出图像的特征,通过卷积运算可以使得原始信号的某些特征增强,并且降低噪声。

下采样层:因为对图像进行下采样,可以减少数据处理量同时保留有用信息,采样可以混淆特征的具体位置,因为某个特征找出来之后,它的位置已经不重要了,我们只需要这个特征和其他特征的相对位置,可以应对形变和扭曲带来的同类物体的变化。

全连接层:采用softmax全连接,得到的激活值即卷积神经网络提取到的图片特征。

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