什么是卷积、卷积神经网络?(什么是卷积神经网络?它目前主要应用于哪些领域?)

什么是卷积、卷积神经网络?

卷积神经网络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。它包括卷积层和池层。

什么是卷积神经网络?它目前主要应用于哪些领域?

神经网络的主要原理包括以下几个方面:

1.输入层的设计:输入层的设计需要考虑输入数据的特征和结构,包括数据的长度、维度、分辨率等。例如,卷积神经网络的输入层可以包括卷积层、池化层和全连接层等。

2.隐藏层的设计：隐藏层通常包含一些前馈神经网络的基本单元，例如全连接层、卷积层和池化层等。这些基本单元可以被视为神经元之间的输入转移函数，用于对输入层数据进行预测。

3.神经元的表示:神经元通常被编码成一系列的数字序列例如数字0、1、2、3等,用于表示输入数据的特征。神经元的表示方式通常采用神经网络编码器或神经网络自编码器来实现。

4.神经网络的学习过程:神经网络是一个反复迭代的过程,通过不断的学习来提高网络的性能。学习过程通常包括数据增强、超参数调优和激活函数的选择等。

5.神经网络的训练和优化:神经网络的训练和优化也需要不断地调整网络的超参数和结构，以实现预期的性能。

卷积神经网络中的卷积是什么意思

     卷积神经网络特征层作用是缩减模型的大小，提高计算速度，同时提高所提取特征的鲁棒性（可以理解为抗干扰性能）

什么是卷积,卷积神经网络的作用

卷积操作：提取特征，池化操作：特征选择，全连接层：将特征展开为向量，并通过激活函数。

什么是卷积神经网络

pooling理论在于，图像中相邻位置的像素是相关的。对一幅图像每隔一行采样，得到的结果依然能看。经过一层卷积以后，输入的图像尺寸变化不大，只是缩小了卷积核-1。根据相邻数据的相关性，在每个nxn区域内，一般2x2，用一个数代表原来的4个数

什么是卷积神经网络算法

卷积或反卷积，池化或反向池化，最后可能还有个全连接运算

卷积神经网络到底是什么

残差网络即指人工神经网络，或称作连接模型，它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。神经网络用到的算法是向量乘法，采用符号函数及其各种逼近。并行、容错、可以硬件实现以及自我学习特性，是神经网络的几个基本优点，也是神经网络计算方法与传统方法的区别所在。

卷积神经网络从广义上说深度学习的网络结构也是多层神经网络的一种。深度学习中最著名的卷积神经网络是由Lecun等人提出的，是第一个真正多层结构学习算法，它利用空间相对关系减少参数数目以提高训练性能。在原来多层神经网络的基础上，加入了特征学习部分，这部分是模仿人脑对信号处理上的分级的。具体操作就是在原来的全连接的层前面加入了部分连接的卷积层与降维层，而且加入的是一个层级：输入层-卷积层-降维层-卷积层-降维层- ....-隐藏层-输出层。深度学习做的步骤是：信号->特征->值，特征是由网络自己选择。

什么是卷积,卷积神经网络的特点

卷积是内积。不过是一种局部内积。卷积其实是滤波器在信号上划窗运算。窗口内的数值会于滤波器的权重数值进行内积。

所以卷积是一种局部内积。从内积角度看。其反应了信号局部的波形结构与滤波器冲激响应反应的模式的相似度(内积可以对应成存在尺度变化的余弦距离)

另外用你说的特征转换的角度理解也是完全ok的。现在大火的卷积神经网络(CNN)就是一个典型的局部特征变换。对于每一个卷积层。输入的特征图会被filter进行卷积。输出另一个特征图，实际上输入输出的关系就是局部做了特征变换(这一点在1x1 conv上尤为明

卷积神经网络百度百科

卷积神经网络主要有以下三大特征：

1) 局部连接

之前我们呢介绍的前馈神经网络相邻的两层之间，前一层的每一个神经元（或者是输入层的每一个单元）与后一层的每一个神经元都有连接，这种情况称为全连接。全连接网络的一个缺点就是参数太多。假设我们输入神经网络中的是一张三通道的彩色图片，图片大小为 128×128，那么，输入层就有 128×128×3=49150 个单元。

使用全连接神经网络的话，输入层到第一层隐藏层的每一个神经元都有 49150个连接，随着网络层数的增加和每一层中神经元数量的增加，网络中的参数也会急剧增加。大量的参数不仅会拉低神经网络训练的效率，也很容易造成过拟合。

在卷积神经网络中，层与层之间不再是全连接，而是局部连接，具体的实现方法就是卷积操作。

2) 权值共享

在卷积神经网络中，每一层卷积层中都会有一个或者多个卷积核（也称为滤波器）。这些卷积核可以识别图片中某些特定的特征，每个卷积核会去滑动卷积上一层的特征图，在卷积的过程中卷积核的参数是不变且共享的。

这样在训练过程中，与之前的全连接神经网络训练大尺度输入样本时需要大量参数相比，卷积神经网络只需要少得多的参数就可以完成训练。

3) 子采样

子采样层（Subsampling Layer），也称作池化层（Pooling Layer）， 作用是对上一卷积层进行聚合，使得上一层卷积层的输入特征图尺寸在经过该子采样层的聚合（即池化）后减小，从而降低特征和参数的数量。子采样层所做的事，其实就是对上一层卷积层进行扫描，每次扫描特定区域，然后计算该区域特征的最大值（最大池化，Maximum Pooling）或者平均值（平均池化，Mean Pooling），作为该区域特征的表示。

以上三个特征使得卷积神经网络具有一定程度上的缩放、平移和旋转不变性，并且相较于全连接神经网络，其网络参数也少了很多。

什么是卷积,卷积神经网络

简单来说，卷积神经网络和循环神经网络都是深度学习的重要框架。区别就在循环层上：卷积神经网络没有时序性的概念，输入直接和输出挂钩；循环神经网络具有时序性，当前决策跟前一次决策有关。

举个例子，进行手写数字识别的时候，我们并不在意前一个决策结果是什么，需要用卷积神经网络；而自然语言生成时，上一个词很大程度影响了下一个词，需要用循环神经网络。