小组CNN卷积神经网络基本概念和案例讲解
简述卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)的原理及应用场景
简述卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)的原理及应用场景卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)是当前深度学习领域最为重要和广泛应用的两种神经网络模型。
它们分别在计算机视觉和自然语言处理等领域取得了巨大的成功。
本文将从原理和应用场景两个方面进行详细介绍。
一、卷积神经网络(CNN)的原理及应用场景卷积神经网络(CNN)是一种专门用于处理具有网格结构数据的深度学习模型。
它最初是为了解决计算机视觉中的图像分类问题而提出的，但现在已经广泛应用于图像识别、目标检测、语义分割等多个领域。
1.1 原理卷积神经网络(CNN)主要由卷积层、池化层和全连接层组成。
其中，卷积层是CNN最重要的组成部分，它通过一系列滤波器对输入数据进行特征提取。
滤波器通过与输入数据进行点乘操作，得到特征图(feature map)，从而捕捉到输入数据中的局部特征。
池化层用于减小特征图的尺寸，并保留重要特征。
常见的池化操作有最大池化和平均池化。
最大池化选择每个区域中的最大值作为输出，平均池化则选择每个区域的平均值作为输出。
这样可以减小特征图的尺寸，减少参数数量，从而降低计算复杂度。
全连接层将特征图转换为一维向量，并通过一系列全连接层进行分类或回归等任务。
全连接层中的每个神经元都与上一层中所有神经元相连，这样可以充分利用上一层提取到的特征进行分类。
1.2 应用场景卷积神经网络(CNN)在计算机视觉领域有着广泛应用。
其中最典型的应用场景是图像分类和目标检测。
在图像分类任务中，CNN可以通过学习到的特征提取器将输入图像分为不同类别。
例如，在ImageNet数据集上进行分类任务时，CNN可以实现对1000个不同类别进行准确分类。
在目标检测任务中，CNN可以识别并定位输入图像中存在的多个目标。
通过在卷积网络之后加入额外的回归和分类层，可以实现对目标位置和类别进行同时预测。
此外，在语义分割、人脸识别、图像生成等领域，CNN也有着广泛的应用。
卷积神经网络算法分析及图像处理示例
卷积神经网络算法分析及图像处理示例卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种广泛应用于图像处理、语音识别等领域的深度神经网络，在计算机视觉中被广泛应用。
它的特殊之处在于，它的网络结构与人类的视觉神经结构有异曲同工之妙，能够有效提取图片中的图像特征。
下面将介绍我们是如何应用卷积神经网络对图像进行处理的，并对算法进行分析。
首先来看卷积神经网络的基本算法思想。
卷积神经网络是由卷积层、池化层、全连接层等基本组件构成的，其中卷积层是卷积神经网络的核心，因为它负责特征提取。
这么说可能还不是很清楚，下面就来详细分析一下卷积神经网络的算法。
卷积神经网络的算法分析主要分为两个方面：卷积层的算法和反向传播算法。
1. 卷积层的算法卷积神经网络的卷积层基本操作是使用固定大小的窗口在输入特征图（inputfeature map）的每个位置上对应进行卷积，然后将这些卷积结果组合成输出特征图（output feature map）。
一个卷积滤波器（卷积核）从输入特征图的左上角开始移动，每次向右移动一个像素，然后再向下移动一个像素。
卷积核内的值与输入特征值相乘之和（即内积）即为卷积结果，而这个卷积结果则成为输出特征值。
在卷积过程中，卷积核通常是可以学习的，也就是说，网络会自适应地训练卷积核以自动提取有用的特征。
这个训练过程是通过反向传播实现的。
2. 反向传播算法反向传播算法是卷积神经网络使用的一种优化算法，用于计算网络的误差梯度，以便对网络进行调整。
反向传播算法主要分为两个步骤：前向传播和反向传播。
前向传播是卷积神经网络中的重要环节，通过这一步骤可以得到每个节点的输出（forward pass）。
它通过不断迭代多次前向传播来计算最终输出。
反向传播是指统计误差并利用误差信息来训练网络（backward pass）。
它通过计算误差的反向传播，逐层更新每个节点的权重来训练网络，完成优化操作。
神经网络中的卷积神经网络模型详解
神经网络中的卷积神经网络模型详解神经网络是一种模拟人脑神经元的数学模型，通过多层神经元的连接和传递信息来实现各种任务。
而卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是一种在图像识别和处理领域中广泛应用的神经网络模型。
1. CNN的基本结构CNN的基本结构由输入层、卷积层、池化层和全连接层组成。
输入层接收原始图像数据，并将其转化为神经网络能够处理的形式。
卷积层是CNN的核心部分，通过卷积操作提取图像的特征。
池化层用于减少特征图的尺寸，提高计算效率。
全连接层将特征图映射到输出层，实现对图像的分类或回归。
2. 卷积操作卷积操作是CNN中最重要的操作之一。
它通过将图像与一组卷积核进行卷积运算，得到特征图。
卷积核是一个小的矩阵，通过滑动窗口的方式与图像进行逐元素相乘并求和，从而得到特征图中的每个像素值。
卷积操作的好处在于它能够保留图像的空间关系和局部特征。
通过不同的卷积核，CNN可以学习到不同的特征，例如边缘、纹理和形状等。
这使得CNN在图像识别任务中具有很强的表达能力。
3. 池化操作池化操作是CNN中的另一个重要操作。
它通过将特征图的某个区域进行统计汇总，得到一个更小的特征图。
常见的池化操作有最大池化和平均池化。
池化操作的目的是减少特征图的尺寸，提高计算效率，并且具有一定的平移不变性。
通过池化操作，CNN可以对图像的细节进行抽象，从而更好地捕捉到图像的整体特征。
4. 全连接层全连接层是CNN中的最后一层，它将特征图映射到输出层，实现对图像的分类或回归。
全连接层的每个神经元都与前一层的所有神经元相连接，通过学习权重参数来实现对不同类别的判别。
全连接层在CNN中起到了决策的作用，通过学习到的权重参数，可以将特征图的信息转化为对图像类别的预测。
5. CNN的训练过程CNN的训练过程主要包括前向传播和反向传播两个阶段。
在前向传播中，输入图像通过卷积层、池化层和全连接层的计算，得到输出结果。
基于CNN的图像分类算法
基于CNN的图像分类算法随着计算机技术的发展，图像处理的应用愈来愈广泛，特别是在人工智能领域，图像分类一直是研究的热点之一。
近年来，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，也简称CNN）在图像分类领域的表现非常突出，成为了目前最流行的图像分类算法。
本文将介绍卷积神经网络的基本原理、流程，并结合实例详细解释如何使用CNN进行图像分类。
一、卷积神经网络（CNN）的基本原理CNN是一种深度学习神经网络，最初被用于图像识别和分类。
卷积神经网络通过多个卷积层和池化层构成，其目的是通过对大量样本的训练来自动提取出图像的特征。
CNN包括输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层五个部分。
1. 输入层输入层是卷积神经网络的第一层，把输入的图像通过卷积操作和池化操作不断传递给下一层。
卷积操作的目的是提取图像不同特征的显著性，而池化操作则是将卷积的结果进行压缩，减少参数的数目，为神经网络的后端做准备。
2. 卷积层卷积层是CNN的核心部分，在这一层中，网络使用一组可学习的卷积核（即卷积滤波器）来对前一层输出的特征图进行处理，从而获得更加具有表示性的特征。
卷积层的参数数量通常比全连接层的参数数量要少很多，这使得卷积神经网络具有良好的自适应性和泛化能力。
3. 池化层池化层的主要作用是对卷积层的输出进行降维处理，减小特征图的大小和参数数量，同时可以增强特征的不变性和鲁棒性，避免出现过拟合的情况。
4. 全连接层全连接层是卷积神经网络的倒数第二层，它将前面所有层的输出转换成一个一维向量，再通过全连接层来分类。
全连接层的作用是将低维的卷积层和池化层输出高维化，为最终分类提供决策依据。
5. 输出层输出层由一个或多个神经元组成，它的输出是对卷积神经网络所做图像分类的结果。
对于多分类问题，输出层的神经元数量等于分类的数目，每个输出神经元的结果表示该类别的概率大小，计算时使用softmax函数完成。
二、如何使用CNN进行图像分类使用CNN进行图像分类的基本流程如下：1. 收集并预处理数据首先，需收集足够的样本数据，并进行预处理，包括数据增强、标准化、归一化，并将数据随机分为训练集和测试集。
一文看懂卷积神经网络-CNN（基本原理独特价值实际应用）
⼀⽂看懂卷积神经⽹络-CNN（基本原理独特价值实际应⽤）卷积神经⽹络 – CNN 最擅长的就是图⽚的处理。
它受到⼈类视觉神经系统的启发。
CNN 有2⼤特点：能够有效的将⼤数据量的图⽚降维成⼩数据量能够有效的保留图⽚特征，符合图⽚处理的原则⽬前 CNN 已经得到了⼴泛的应⽤，⽐如：⼈脸识别、⾃动驾驶、美图秀秀、安防等很多领域。
CNN 解决了什么问题？在 CNN 出现之前，图像对于⼈⼯智能来说是⼀个难题，有2个原因：图像需要处理的数据量太⼤，导致成本很⾼，效率很低图像在数字化的过程中很难保留原有的特征，导致图像处理的准确率不⾼下⾯就详细说明⼀下这2个问题：需要处理的数据量太⼤图像是由像素构成的，每个像素⼜是由颜⾊构成的。
现在随随便便⼀张图⽚都是 1000×1000 像素以上的，每个像素都有RGB 3个参数来表⽰颜⾊信息。
假如我们处理⼀张 1000×1000 像素的图⽚，我们就需要处理3百万个参数！1000×1000×3=3,000,000这么⼤量的数据处理起来是⾮常消耗资源的，⽽且这只是⼀张不算太⼤的图⽚！卷积神经⽹络 – CNN 解决的第⼀个问题就是「将复杂问题简化」，把⼤量参数降维成少量参数，再做处理。
更重要的是：我们在⼤部分场景下，降维并不会影响结果。
⽐如1000像素的图⽚缩⼩成200像素，并不影响⾁眼认出来图⽚中是⼀只猫还是⼀只狗，机器也是如此。
保留图像特征图⽚数字化的传统⽅式我们简化⼀下，就类似下图的过程：图像简单数字化⽆法保留图像特征图像的内容假如有圆形是1，没有圆形是0，那么圆形的位置不同就会产⽣完全不同的数据表达。
但是从视觉的⾓度来看，图像的内容（本质）并没有发⽣变化，只是位置发⽣了变化。
（本质）并没有发⽣变化，只是位置发⽣了变化所以当我们移动图像中的物体，⽤传统的⽅式的得出来的参数会差异很⼤！这是不符合图像处理的要求的。
⽽ CNN 解决了这个问题，他⽤类似视觉的⽅式保留了图像的特征，当图像做翻转，旋转或者变换位置时，它也能有效的识别出来是类似的图像。
Python中的CNN网络实现方法
Python中的CNN网络实现方法卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度学习算法，已经在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了非常好的效果。
本文将介绍Python中CNN网络的实现方法，并且通过实例展示如何构建CNN网络。
1.卷积神经网络的基本概念卷积神经网络主要由卷积层、池化层、全连接层组成，其中卷积层是最关键的部分。
卷积层的主要作用是提取特征，输入数据经过多次卷积和池化操作后，最终得到的是一个特征图。
卷积神经网络是通过多组卷积核来提取输入数据的特征的。
卷积核是一个小型的矩阵，用于和输入的数据进行卷积。
卷积的结果是一个特征图，这个特征图不仅仅是输入数据的副本，而是提取了输入数据的各种特征，可以用这个特征图来进行下一步的处理。
池化层是在卷积层之后添加的，主要作用是为了进一步降维，减少神经网络的计算量，同时不影响特征图的特征信息。
全连接层是将池化层的输出进行展开，然后进行前向传递和反向传播。
在反向传播时，每一个全连接层的节点将会计算出其对下一层中所有节点的误差，并将其向前传递。
2. Python中实现卷积神经网络的步骤在Python中实现CNN网络的具体步骤如下：1）数据预处理：将数据准备好作为CNN网络的模型输入。
这个步骤通常包括数据归一化、数据增强、数据划分等操作。
2）构建CNN模型：CNN模型主要由卷积层、池化层、全连接层等模块组成。
在Python中，可以使用Keras或TensorFlow等框架来构建CNN模型，这些框架提供了许多预定义的卷积层、池化层等模块，大大简化了模型搭建的流程。
3）编译CNN模型：在构建CNN模型后，需要使用compile方法对模型进行编译，需要指定损失函数、优化函数和评估指标等。
4）训练CNN模型：训练CNN模型需要调用fit方法，传入训练数据和标签进行训练。
在训练过程中，需要指定批次大小、训练次数等参数。
深度学习与卷积神经网络基础理论与实例分析ppt课件
目录
0 1
概述与背景
人脑视觉机理 与特征表示
0 2
0 3
卷积神经 网络
TensorFlow的 相关介绍
0 4
12
3.1 初探----LeNet框架
3.卷积神经网络-CNN
LeCun 1998年，LeCun提出LeNet，并成功应用于美国手写数字识别。测试误差小于1%。 麻雀虽小，但五脏俱全，卷积层、pooling层、全连接层，这些都是现代CNN网络的基本组件。
第三次兴起（2012年）：深度学习的兴 起，一直到现在。
• 发展基础： 数据爆炸：图像数据、文本数据、 语音数据、社交网络数据、科学计 算等 计算性能大幅提高
3
目录
0 1
概述与背景
人脑视觉机理 与特征表示
0 2
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卷积神经 网络
TensorFlow的 相关介绍
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2.人脑视觉机理与特征表示
3.2 基本单元-----卷积层
3.卷积神经网络-CNN
如上图是LeNet-5，它的第一个卷积层含有6的feature map，每一个feature map对应一个卷积核，也就
对应提取了图像的一种特征。这里注意最终的feature map并不是做完卷积后的结果，然后还要加一个 非线性激活的操作，一般用ReLU函数，这个过程一般叫做detector stage。
Top Layer: the neurons respond to highly complex, abstract concepts that we would identify as different animals
输出: The network predicts what the
卷积神经网络(CNN)介绍
卷积神经网络（CNN）介绍一、基本概念CNN是卷积神经网络（Convolutional Neural Network）的缩写，是目前深度学习中应用广泛的一种神经网络型号，它是一种能够处理序列数据的深度学习模型，如语音识别、自然语言处理等在许多应用中被广泛使用。
CNN是一种前馈神经网络，每个神经元只与与其之前一段距离之内的神经元相连。
它具有强大的特征提取能力和权值共享机制，可以帮助识别出图像、音频和文本中的重要特征。
CNN将输入图像分成若干个子区域，每个子区域被称为卷积核，每个卷积核由若干个神经元组成。
每个卷积核得出一个特征图，这些特征图被拼接起来形成下一层的输入。
CNN在应用中通常包含卷积层、池化层、全连接层和Softmax 层等。
卷积层用于提取图像特征，池化层用于减少特征数量，全连接层用于分类，Softmax层用于输出最终分类结果。
然而，就像其他的技术一样，CNN在实践中也会遇到各种问题。
人工智能工程师在设计和调试CNN时，经常遇到的问题包括过拟合、欠拟合、梯度消失、训练速度慢等。
此外，当CNN 不起作用时，如何快速而准确地诊断相关问题也是一个极其重要的挑战。
二、故障分析与解决方案面对CNN故障，我们可以通过以下几个方面来进行诊断，并尝试找到解决方案。
1. 数据集问题CNN模型需要大量的数据才能训练出准确的模型。
如果训练集不够大，其结果可能会出现不准确的情况。
同时，过拟合也可能出现在训练集数据少，但是特征比较多时。
解决方案：增加训练集，尽可能丰富数据覆盖的范围。
此外，有效的数据预处理方法，如旋转、翻转、缩放等，也能有效地增加训练集的样本。
2. 设计问题CNN模型的设计非常重要，关系到CNN在应用中的准确性。
解决方案：对于CNN的设计，可以采用预训练模型，或选择较好的网络结构和优化算法。
3. 训练问题CNN模型需要进行“拟合”和“调整”，使其能够正确的分类图像。
解决方案：可以尝试增加训练次数或者采用其他的优化方法，如随机梯度下降（SGD）。
一文带你了解CNN（卷积神经网络）
⼀⽂带你了解CNN（卷积神经⽹络）⽬录前⾔⼀、CNN解决了什么问题？⼆、CNN⽹络的结构2.1 卷积层 - 提取特征卷积运算权重共享稀疏连接总结：标准的卷积操作卷积的意义1x1卷积的重⼤意义2.2 激活函数2.3 池化层(下采样) - 数据降维，避免过拟合2.4 全连接层 - 分类，输出结果三、Pytorch实现LeNet⽹络3.1 模型定义3.2 模型训练（使⽤GPU训练）3.3 训练和评估模型前⾔ 在学计算机视觉的这段时间⾥整理了不少的笔记，想着就把这些笔记再重新整理出来，然后写成Blog和⼤家⼀起分享。
⽬前的计划如下（以下⽹络全部使⽤Pytorch搭建）：专题⼀：计算机视觉基础介绍CNN⽹络(计算机视觉的基础)浅谈VGG⽹络，介绍ResNet⽹络（⽹络特点是越来越深）介绍GoogLeNet⽹络（⽹络特点是越来越宽）介绍DenseNet⽹络（⼀个看似⼗分NB但是却实际上⽤得不多的⽹络）整理期间还会分享⼀些⾃⼰正在参加的⽐赛的Baseline专题⼆：GAN⽹络搭建普通的GAN⽹络卷积GAN条件GAN模式崩溃的问题及⽹络优化 以上会有相关代码实践，代码是基于Pytorch框架。
话不多说，我们先进⾏专题⼀的第⼀部分介绍，卷积神经⽹络。
⼀、CNN解决了什么问题？ 在CNN出现之前，对于图像的处理⼀直都是⼀个很⼤的问题，⼀⽅⾯因为图像处理的数据量太⼤，⽐如⼀张512 x 512的灰度图，它的输⼊参数就已经达到了252144个，更别说1024x1024x3之类的彩⾊图，这也导致了它的处理成本⼗分昂贵且效率极低。
另⼀⽅⾯，图像在数字化的过程中很难保证原有的特征，这也导致了图像处理的准确率不⾼。
⽽CNN⽹络能够很好的解决以上两个问题。
对于第⼀个问题，CNN⽹络它能够很好的将复杂的问题简单化，将⼤量的参数降维成少量的参数再做处理。
也就是说，在⼤部分的场景下，我们使⽤降维不会影响结果。
⽐如在⽇常⽣活中，我们⽤⼀张1024x1024x3表⽰鸟的彩⾊图和⼀张100x100x3表⽰鸟的彩⾊图，我们基本上都能够⽤⾁眼辨别出这是⼀只鸟⽽不是⼀只狗。
神经网络与卷积神经网络(CNN)
神经网络与卷积神经网络（CNN）神经网络和卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是两种常用的深度学习模型，被广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。
本文将介绍神经网络和CNN的原理、应用以及优缺点。
一、神经网络神经网络是一种模拟人脑神经元间连接的计算模型，由输入层、隐藏层和输出层组成。
每个神经元接收上一层神经元传递的信息，并通过激活函数进行非线性变换，最终计算出输出结果。
通过不断调整神经元之间的连接权重，神经网络能够学习并逼近复杂的非线性函数。
神经网络的训练通常基于梯度下降算法，通过最小化损失函数，反向传播误差更新权重。
训练完成后，神经网络可以用于预测和分类任务。
神经网络的优点在于可以处理非线性关系，具有强大的逼近能力。
然而，它在图像处理任务上的表现并不理想，主要因为传统的神经网络无法充分利用图像的空间结构信息。
二、卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是一种专门用于处理二维结构数据（如图像）的深度学习模型。
与传统神经网络不同的是，CNN引入了卷积层和池化层，通过局部感知和参数共享的方式提取图像的特征。
卷积层利用一组可学习的卷积核对输入数据进行卷积操作，提取出不同位置的特征。
卷积核的参数共享使得CNN对输入数据的平移不变性更强，可以减少模型的复杂性。
池化层则负责对卷积结果进行下采样，减小特征图的尺寸。
常用的池化操作有最大池化和平均池化，能够提取更具有鲁棒性的特征。
除了卷积层和池化层，CNN通常还包括全连接层和激活函数。
全连接层用于将特征图转化为分类结果，激活函数引入非线性变换。
CNN在图像处理任务上具有突出优势。
通过卷积和池化操作，CNN能够自动提取出图像的局部特征和整体形状，并且具有一定的平移不变性和尺度不变性。
三、神经网络与CNN的应用比较1. 图像识别：神经网络在图像识别上的表现相对较差，因为它不能有效利用图像的空间结构信息。
而CNN能够通过卷积和池化操作提取图像特征，具有更好的识别准确率。
cnn是什么意思
cnn是什么意思CNN是什么意思？——深入解析卷积神经网络引言：在当今互联网高速发展的时代，人工智能技术已经成为各行各业的热门话题，它以其强大的数据处理能力和智能决策能力，正逐渐改变着我们生活的方方面面。
而在人工智能领域中，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）作为一种深度学习模型，占据着重要的地位。
本文将详细介绍CNN是什么意思，以及其基本原理、工作原理和应用场景等内容。
一、基本概念卷积神经网络（CNN）是一种人工神经网络，通过模拟人脑中神经元之间的连接关系，实现对图像、音频等非结构化数据的处理和分析。
相对于传统的全连接神经网络，CNN具有处理图像任务的优势，能够提取图像中的局部特征，并通过层层处理得到更高层次的抽象特征。
二、基本原理1. 卷积层卷积层是CNN的核心组成部分，它通过滑动窗口的方式，对输入数据进行卷积运算，从而提取特征。
在卷积运算过程中，使用一组称为卷积核或过滤器的小矩阵，通过对输入数据进行滑动和相乘累加的操作，得到卷积特征图。
2. 池化层池化层是CNN中的另一个重要组成部分，它通过降采样的方式，减少特征图的尺寸和参数数量，从而提高模型的鲁棒性和计算效率。
常见的池化方式有最大池化和平均池化，它们分别选取特征图中最大值和平均值作为输出。
3. 激活函数激活函数是CNN中用于引入非线性的一环，它对卷积层输出的结果进行非线性变换，增加网络的表达能力。
常用的激活函数有ReLU、Sigmoid和Tanh等，它们分别在不同场景下表现出不同的性能。
三、工作原理CNN的工作原理可以简单概括为：输入数据经过一系列的卷积层、池化层和全连接层的处理，最终得到输出结果。
具体流程如下：1. 输入层：接收原始数据，通常是图像或音频。
2. 卷积层：提取输入数据的局部特征。
3. 激活函数：引入非线性变换，增加网络的表达能力。
4. 池化层：减少特征图的尺寸和参数数量。
5. 全连接层：将池化层输出的特征进行分类或预测。
卷积神经网络(CNN,ConvNet)及其原理详解
卷积神经网络(CNN,ConvNet)及其原理详解卷积神经网络（CNN，有时被称为ConvNet）是很吸引人的。
在短时间内，它们变成了一种颠覆性的技术，打破了从文本、视频到语音等多个领域所有最先进的算法，远远超出了其最初在图像处理的应用范围。
CNN 由许多神经网络层组成。
卷积和池化这两种不同类型的层通常是交替的。
网络中每个滤波器的深度从左到右增加。
最后通常由一个或多个全连接的层组成：图1 卷积神经网络的一个例子Convnets 背后有三个关键动机：局部感受野、共享权重和池化。
让我们一起看一下。
局部感受野如果想保留图像中的空间信息，那么用像素矩阵表示每个图像是很方便的。
然后，编码局部结构的简单方法是将相邻输入神经元的子矩阵连接成属于下一层的单隐藏层神经元。
这个单隐藏层神经元代表一个局部感受野。
请注意，此操作名为“卷积”，此类网络也因此而得名。
当然，可以通过重叠的子矩阵来编码更多的信息。
例如，假设每个子矩阵的大小是5×5，并且将这些子矩阵应用到28×28 像素的MNIST 图像。
然后，就能够在下一隐藏层中生成23×23 的局部感受野。
事实上，在触及图像的边界之前，只需要滑动子矩阵23 个位置。
定义从一层到另一层的特征图。
当然，可以有多个独立从每个隐藏层学习的特征映射。
例如，可以从28×28 输入神经元开始处理MNIST 图像，然后（还是以5×5 的步幅）在下一个隐藏层中得到每个大小为23×23 的神经元的k 个特征图。
共享权重和偏置假设想要从原始像素表示中获得移除与输入图像中位置信息无关的相同特征的能力。
一个简单的直觉就是对隐藏层中的所有神经元使用相同的权重和偏置。
通过这种方式，每层将从图像中学习到独立于位置信息的潜在特征。
理解卷积的一个简单方法是考虑作用于矩阵的滑动窗函数。
在下面的例子中，给定输入矩阵I 和核K，得到卷积输出。
将3×3 核K（有时称为滤波器或特征检测器）与输入矩阵逐元素地相乘以得到输出卷积矩阵中的一个元素。
CNN 卷积神经网络介绍
梯度下降法相关概念
仿射函数：仿射函数是线性函数。仿射函数 的图形是空间中一个平面 函数可导：若函数在某一点可导，则函数在 这一点附近可用一个仿射函数很好地近似。 该仿射函数的图形（平面），就是函数在这 一点的切平面。 梯度：函数在某一点的梯度是一个自变量空 间内的向量。自变量顺着梯度方向变化时函 数值上升得最快。梯度的模（长度）是函数 值上升的速率。梯度朝某方向投影的长度是 自变量顺着该方向变化时函数值的变化率。
如果训练参数设置不合理会导致过拟合或者欠拟合。
数据拟合
数据拟合：是指选择适当的曲线类型来拟合观测数据，并用拟合的曲线方程分析两变量间的关系。 是一种把现有数据透过数学方法来代入一条数式的表示方式。 拟合(fitting) 科学和工程问题可以通过诸如采样、实验等 方法获得若干离散的数据，根据这些数据， 我们往往希望得到一个连续的函数（也就是 曲线）或者更加密集的离散方程与已知数据 相吻合，这过程就叫做拟合(fitting).
B
计算：
最后三者相乘：
这样我们就计算出整体误差E(total)对w5的偏导值。
更新权值： 其中η是学习速率，这里我们取0.5
BP反向传播计算过程
迭代更新权重：
误差反向传播法就完成了，最后我们再把更新的权值重新计算，不停地迭 代，直到误差在要求的范围内.
cnn反向传播计算过程
现在主流的人工智能算法，是用计算机去对超大量数据进行复杂归纳。
欠拟合&过拟合
通俗对比：欠拟合学得太少，分得太粗糙；过拟合学得太多太细，拿着放大镜看世界，看到的都 是差异看不到相同点。
激活函数
激活函数是用来加入非线性因素，解决线性模型所不能解决的问题。激活函数的意义是“让神 经网络具备强大的拟合能力”。线性方程的复杂性有限，并且从数据中学习复杂函数映射的能 力更小。一个没有激活函数的神经网络只不过是一个线性回归模型。
神经网络中的卷积神经网络应用案例分享
神经网络中的卷积神经网络应用案例分享神经网络是一种基于人工神经元和神经突触的信息处理系统，可以用于图像识别、语音识别、自然语言处理等多种场景。
其中，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是最常用的神经网络之一，特别擅长于处理图像和视频数据。
近年来，随着深度学习技术的发展和普及，CNN被广泛应用于图像识别、目标检测、人脸识别等领域，在潜在病变检测、智能电力系统等方面也获得了不错的成果。
以下将分享一些神经网络中的卷积神经网络应用案例。
一、图像分类图像分类是CNN最常见的应用之一。
在这个任务中，CNN将图像作为输入，预测其所属的类别。
有些经典的数据集如MNIST （手写数字识别）、CIFAR-10/100（物体识别）和IMAGENET（大规模图像分类）等，它们作为深度学习算法的测试基准，广泛被用于各种图像识别任务。
其中，在ImageNet数据集上进行的ImageNet Large ScaleVisual Recognition Challenge，即ImageNet比赛，一直被视为深度学习界的“奥林匹克”。
2012年，Hinton等人提出的AlexNet网络，在这个比赛中赢得了独一无二的胜利。
自此之后，CNN技术快速发展，逐渐替代了以往基于手工设计特征的方法，成为了图像识别任务中的主流算法。
二、物体检测在实际应用中，不仅需要识别图像中的物体，还需要准确地定位它们的位置。
因此，物体检测也成为了一个重要的任务。
相比于图像分类，物体检测需要对每一个检测到的物体进行分类和定位，属于一个多任务学习问题。
基于CNN的物体检测方法在过去几年内得到了重大的进展。
比如，R-CNN、Fast R-CNN和Faster R-CNN等网络结构通过引入不同的思想和技巧，实现了从底图到物体识别的端到端训练，直接输出物体的区域和类别信息。
这些方法在维持着较高的精度的前提下，大幅提高了处理速度。
深度学习——带你通俗理解卷积神经网络（CNN）
深度学习——带你通俗理解卷积神经⽹络（CNN）卷积神经⽹络（CNN）基础知识⽂章⽬录1.前⾔ 如果说深度神经⽹络模型中的“明星”是谁？那么⾮卷积神经⽹络莫属。
下⾯给⼤家简单介绍⼀下CNN的基础知识。
其中CNN基础主要涉及卷积层、池化层、全连接层在卷积神经⽹络扮演的⾓⾊、实现的具体的功能和⼯作原理。
2.卷积层 1.主要作⽤：对输⼊的数据进⾏特征提取。
2.⼯具：卷积核——完成对数据提取的功能。
3.卷积核是怎么处理数据数据的呢？我们知道卷积核其实是⼀个指定窗⼝⼤⼩的扫描器，通过⼀次⼜⼀次地扫描输⼊的数据，来提取数据中的特征。
那么在通过卷积核处理后，就可以识别出图像中的重要特征了。
4.下⾯讲解卷积核的定义：⼀、 假定有⼀张32* 32*3的输⼊图像，其中32 * 32是图像的⾼度和宽度，3是指图像具有R，G，B三个⾊彩通道。
⼆、我们定义⼀个5 * 5 * 3的卷积核 ，其中3是指卷积核的深度，对应之前输⼊图像的三个彩⾊通道。
（⽬的：当卷积核窗⼝在输⼊图像上滑动时，能够⼀次在三个彩⾊通道上同时进⾏卷积操作）三、 常⽤的卷积核5 *5和3 *3我们知道了卷积核后，那么怎么进⾏卷积操作呢？ 现在我们定义步长为对卷积核的窗⼝进⾏滑动 下图为⼀个步长为2的卷积核经过⼀次滑动窗⼝位置变化情况 仔细观察不难发现，在上⾯的输⼊图像的最外界多了⼀圈全为0的像素，这其实就是⼀种⽤于提升卷积效果的边界像素扩充的⽅法共有两种⽅式进⾏填充Same和Valid1.Same在输⼊图像的最外界加上指定层数的值全为0的像素边界：为了让输⼊图像的全部像素能被滑动窗⼝捕捉。
2.Valid直接对输⼊图像进⾏卷积，不对输⼊图像进⾏任何的前期处理和图像填充。
缺点就是会导致部分像素点不嫩被滑动窗⼝捕捉。
通过对卷积过程的计算，可以得出卷积通⽤公式⽤于计算输⼊图像经过⼀轮卷积操作后的输出图像的宽度和⾼度的参数 其中W，H分别代表图像的宽度和⾼度的值；下标input代表输⼊图像的相关参数；下标output表⽰输出图像的相关参数，filter代表卷积核的相关参数，S代表卷积的步长，P（padding）代表在图像边缘增加的边界像素层数。
简述卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)的原理及应用场景
简述卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的原理及应用场景卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）是当前深度学习领域中最热门的两个神经网络架构。
本论文将从两个方面分别介绍CNN和RNN的原理及应用场景。
一、卷积神经网络（CNN）1. 原理卷积神经网络是一种使用卷积操作的深度神经网络，其网络结构主要由卷积层、池化层和全连接层构成。
其中，卷积层和池化层主要用于提取图像的特征信息，而全连接层则用于进行分类或回归等任务。
具体而言，卷积层利用卷积核对输入数据进行卷积计算，以提取输入数据中的关键信息。
池化层则用于缩小特征图的空间大小，减少模型参数数量，提高模型的泛化能力。
全连接层将卷积层和池化层的输出进行flatten操作后，再进行全连接计算，以得出最终的分类或回归结果。
2. 应用场景卷积神经网络在图像识别、目标检测、人脸识别、自然语言处理等领域有着广泛的应用。
其中，图像识别是其主要应用场景之一。
例如，利用卷积神经网络可以对图像进行分类、分割、检测等任务。
此外，卷积神经网络还可以用于文本特征提取、语音识别等任务。
二、循环神经网络（RNN）1. 原理循环神经网络是一种具有记忆功能的神经网络，其主要特点是能够处理序列数据。
循环神经网络通过循环连接将上一时刻的输出作为本时刻的输入，以便学习上下文信息。
其网络结构主要由输入层、隐藏层和输出层构成。
其中，隐藏层包含循环单元，用于存储前面输入的信息。
具体而言，循环神经网络通过隐藏层单元的记忆功能，能够将上下文信息融合到当前的计算中，从而在序列数据的预测和生成任务上取得优异的效果。
2. 应用场景循环神经网络主要应用于序列任务，如文本生成、语音识别、机器翻译、时间序列预测等。
例如，在机器翻译中，可以将源语言序列作为输入序列，目标语言序列作为输出序列，利用循环神经网络进行学习和预测，从而实现机器翻译的自动化。
结论本论文从原理和应用场景两个方面介绍了卷积神经网络和循环神经网络。
【机器学习基础】卷积神经网络（CNN）基础
【机器学习基础】卷积神经⽹络（CNN）基础最近⼏天陆续补充了⼀些“线性回归”部分内容，这节继续机器学习基础部分，这节主要对CNN的基础进⾏整理，仅限于基础原理的了解，更复杂的内容和实践放在以后再进⾏总结。
卷积神经⽹络的基本原理 前⾯对全连接神经⽹络和深度学习进⾏了简要的介绍，这⼀节主要对卷积神经⽹络的基本原理进⾏学习和总结。
所谓卷积，就是通过⼀种数学变换的⽅式来对特征进⾏提取，通常⽤于图⽚识别中。
既然全连接的神经⽹络可以⽤于图⽚识别，那么为什么还要⽤卷积神经⽹络呢？（1）⾸先来看下⾯⼀张图⽚： 在这个图⽚当中，鸟嘴是⼀个很明显的特征，当我们做图像识别时，当识别到有“鸟嘴”这样的特征时，可以具有很⾼的确定性认为图⽚是⼀个鸟类。
那么，在提取特征的过程中，有时就没有必要去看完整张图⽚，只需要⼀⼩部分就能识别出⼀定具有代表的特征。
因此，使⽤卷积就可以使某⼀个特定的神经元（在这⾥，这个神经元可能就是⽤来识别“鸟嘴”的）仅仅处理带有该特征的部分图⽚就可以了，⽽不必去看整张图⽚。
那么这样就会使得这个神经元具有更少的参数（因为不⽤再跟图⽚的每⼀维输⼊都连接起来）。
（2）再来看下⾯⼀组图⽚：上⾯两张图⽚都是鸟类，⽽不同的是，两只鸟的“鸟嘴”的位置不同，但在普通的神经⽹络中，需要有两个神经元，⼀个去识别左上⾓的“鸟嘴”，另⼀个去识别中间的“鸟嘴”： 但其实这两个“鸟嘴”的形状是⼀样的，这样相当于上⾯两个神经元是在做同⼀件事情。
⽽在卷积神经⽹络中，这两个神经元可以共⽤⼀套参数，⽤来做同⼀件事情。
（3）对样本进⾏⼦采样，往往不会影响图⽚的识别。
如下⾯⼀张图： 假设把⼀张图⽚当做⼀个矩阵的话，取矩阵的奇数⾏和奇数列，可看做是对图⽚的⼀种缩放，⽽这种缩放往往不会影响识别效果。
卷积神经⽹络中就可以对图⽚进⾏缩放，是图⽚变⼩，从⽽减少模型的参数。
卷积神经⽹络的基本结构如图所⽰： 从右到左，输⼊⼀张图⽚→卷积层→max pooling（池化层）→卷积层→max pooling（池化层）→......→展开→全连接神经⽹络→输出。
卷积神经网络在信用卡欺诈检测中的应用案例分析
卷积神经网络在信用卡欺诈检测中的应用案例分析在当今数字时代，信用卡欺诈的问题日益严重。
为了保护用户的财产安全，金融机构和科技公司不断探索新的技术手段来提高信用卡欺诈检测的准确性和效率。
卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）作为一种强大的深度学习算法，在信用卡欺诈检测中展现出了巨大的潜力。
首先，我们来了解一下卷积神经网络的基本原理。
CNN是一种基于人工神经网络的机器学习算法，其灵感来源于人类视觉系统的工作方式。
它通过多层卷积和池化操作，从原始数据中提取特征，并通过全连接层进行分类或回归。
相较于传统的机器学习算法，CNN能够自动学习到更高层次的抽象特征，从而提高模型的准确性。
在信用卡欺诈检测中，卷积神经网络可以利用其强大的特征提取能力来发现隐藏在海量交易数据中的规律和模式。
以往的方法主要依赖于手工提取特征，但这种方法往往存在着特征选择的主观性和局限性。
而CNN可以自动学习到最优的特征表示，无需人工干预，从而提高了模型的鲁棒性和泛化能力。
一个成功的应用案例是阿里巴巴集团在信用卡欺诈检测中采用的卷积神经网络模型。
他们通过对大量的信用卡交易数据进行训练，构建了一个高效的欺诈检测系统。
该系统利用CNN自动学习到了信用卡欺诈的特征模式，能够在实时交易中快速识别出潜在的欺诈行为。
与传统的基于规则的方法相比，该系统的准确率和召回率都有了显著提升。
这个案例的成功之处在于，阿里巴巴集团充分利用了卷积神经网络的优势。
首先，他们收集了大量的信用卡交易数据，确保了模型的训练样本充分且具有代表性。
其次，他们设计了合适的网络结构和超参数，使得模型能够在复杂的数据中提取到有意义的特征。
最后，他们还引入了一些先进的优化算法和正则化技术，进一步提高了模型的性能。
除了阿里巴巴集团，许多其他金融机构和科技公司也开始将卷积神经网络应用于信用卡欺诈检测。
他们利用CNN的并行计算能力和自适应特征学习能力，提高了欺诈检测的效率和准确性。