CNN
cnn卷积计算公式
cnn卷积计算公式CNN（卷积神经网络）作为机器学习的一种技术，已经受到了广泛的重视和应用。
它的重要性主要源于它具有独特的特性，能够有效地捕获空间特征，并能够很好地处理非结构化的信息，如图像、语音等信息。
本文主要介绍CNN卷积计算的相关公式，以及其在机器学习中的应用。
要完成卷积计算，必须先定义一个卷积核。
卷积核形式如下： $$ K = begin{bmatrix} k_{00} & k_{01} & k_{02} k_{10} & k_{11} & k_{12} k_{20} & k_{21} & k_{22} end{bmatrix}$$ 其中$k_{ij}$表示卷积核的系数，是一个可以调整的参数。
而卷积计算公式是：$$ O_{ij} = sum_{m=-1,n=-1}^{m=1,n=1}I_{ij+m+n}K_{m+n}$$其中$O_{ij}$表示卷积计算后生成的特征图上某点的值，$I_{ij}$表示输入特征图上某点的值，$K_{m+n}$表示上面定义的卷积核上某点的值。
此外，还有一种卷积计算方法，称为“全连接卷积”，其公式如下：$$ O_{ij} = sum_{m=-1,n=-1}^{m=1,n=1}I_{ij+m+n}K_{m+n} + b$$其中$b$是偏置项，也是一个可调参数。
接下来，就是CNN的应用部分了，CNN的应用主要集中在图像识别、语音识别和文本分析等领域。
在图像识别方面，CNN可以提取复杂的特征，并基于这些特征来分类图像。
比如，在分类猫狗照片时，CNN可以提取照片中细微的特征，如眼睛、鼻子、耳朵等，然后利用这些特征来分类图片。
在语音识别方面，CNN可以提取语音中的语言特征，以进行语音识别。
比如，在语音识别中，CNN可以提取语音中的语调特征，根据这些特征进行语音识别。
而在文本分析方面，CNN可以提取出文本中的语义特征，以判断文本的主题、情感等。
CNN(卷积神经网络) ppt课件
目录
Contents
2. 卷积神经网络
2.1. 卷积神经网络和深度学习的历史 2.2. 卷积神经网络的设计和原理 2.3. 卷积神经网络的神经科学基础
CNN处理图像
卷积神经网络的计算效率提升，参数量：10^12 －＞ 10^6
卷积神经网络池化有最大池化(max_pool)和平均池化(avg_pool)，顾名 思义，最大池化取区域内最大值，平均池化取区域内平均值．其它池化包 括L 2 范数以及依靠据中心像素距离的加权平均池化．
ＣＮＮ池化过程
CNN 特性－池化
为什么要池化？
１．减少参数的量，提高计算效率． ２．最大池化能显著增强局部特征，平均池化可减少噪声．
深度学习以及卷积神经网络的适用需要大量的有效训练数据，过去的互联网时代为 深度学习提供了大量的训练数据，同时随着几十年来硬件技术的发展，为利用和计算 大量数据提供了条件．所以，近年来，每一次模型算法的更新，都取得了良好的效果， 为深度学习这把火炬增添了燃料．
卷积神经网络和深度学习的历史
卷积神经网络提供了一种方法来专业化神经网络，以处理具有清楚的网 络结构的数据，以及将这样的模型放大到非常大的尺寸(加深层数).这种方法 在二维图像拓扑上的应用是最成功的．同时，卷积神经网络比全连接网络计 算效率更高，使用他们运行多个实验并调整它们的实现和超参数更容易，更 大的网络也更容易训练．
CNN特性－权值共享和多卷积核
卷积神经网络之所以计算效率高，对特征提取的效果好，主要是由于卷 积神经网络具有以下三个特性：权值共享，多卷积核，池化．
权值共享
请在这里输入论文答辩
卷积神经网络CNN
卷积神经网络（CNN）一、简介卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）是近年发展起来，并引起广泛重视的一种高效的识别方法。
1962年，Hubel和Wiesel在研究猫脑皮层中用于局部敏感和方向选择的神经元时发现其独特的局部互连网络结构可以有效地降低反馈神经网络的复杂性，继而提出了卷积神经网络[1]（Convolutional Neural Networks-简称CNN）7863。
现在，CNN已经成为众多科学领域的研究热点之一，特别是在模式分类领域，由于该网络避免了对图像的复杂前期预处理，可以直接输入原始图像，因而得到了更为广泛的应用。
Fukushima在1980年基于神经元间的局部连通性和图像的层次组织转换，为解决模式识别问题，提出的新识别机（Neocognitron）是卷积神经网络的第一个实现网络[2]。
他指出，当在不同位置应用具有相同参数的神经元作为前一层的patches时，能够实现平移不变性1296。
随着1986年BP算法以及T-C问题[3]（即权值共享和池化）9508的提出，LeCun和其合作者遵循这一想法，使用误差梯度（the error gradient）设计和训练卷积神经网络，在一些模式识别任务中获得了最先进的性能[4][5]。
在1998年，他们建立了一个多层人工神经网络，被称为LeNet-5[5]，用于手写数字分类, 这是第一个正式的卷积神经网络模型3579。
类似于一般的神经网络，LeNet-5有多层，利用BP算法来训练参数。
它可以获得原始图像的有效表示，使得直接从原始像素（几乎不经过预处理）中识别视觉模式成为可能。
然而，由于当时大型训练数据和计算能力的缺乏，使得LeNet-5在面对更复杂的问题时，如大规模图像和视频分类，不能表现出良好的性能。
因此，在接下来近十年的时间里，卷积神经网络的相关研究趋于停滞，原因有两个：一是研究人员意识到多层神经网络在进行BP训练时的计算量极其之大，当时的硬件计算能力完全不可能实现；二是包括SVM在内的浅层机器学习算法也渐渐开始暂露头脚。
神经网络CNN名词解释
神经⽹络CNN名词解释隐藏层不是输⼊或输出层的所有层都称为隐藏层.激活和池化都没有权重使层与操作区分开的原因在于层具有权重。
由于池操作和激活功能没有权重，因此我们将它们称为操作，并将其视为已添加到层操作集合中。
例如，我们说⽹络中的第⼆层是⼀个卷积层，其中包含权重的集合，并执⾏三个操作，即卷积操作，relu激活操作和最⼤池化操作。
传⼊Linear层之前展平张量在将输⼊传递到第⼀个隐藏的Linear层之前，我们必须reshape()或展平我们的张量。
每当我们将卷积层的输出作为Linear层的输⼊传递时，都是这种情况。
正向传播正向传播是将输⼊张量转换为输出张量的过程。
神经⽹络的核⼼是将输⼊张量映射到输出张量的功能，⽽正向传播只是将传递输⼊到⽹络并从⽹络接收输出的过程的特殊名称。
in_channels对于最初输⼊图⽚样本的通道数in_channels取决于图⽚的类型，如果是彩⾊的，即RGB类型，这时候通道数固定为3，如果是灰⾊的，通道数为1。
out_channels卷积完成之后，输出的通道数out_channels取决于过滤器的数量。
从这个⽅向理解，这⾥的out_channels设置的就是过滤器的数⽬。
对于第⼆层或者更多层的卷积，此时的 in_channels 就是上⼀层的 out_channels ， out_channels 还是取决于过滤器数⽬。
为什么GPU在深度学习中能够如此⼴泛的使⽤？因为神经⽹络是易并⾏的(embarrassing parallel),即：很容易就能够将任务分解成⼀组独⽴的⼩任务；神经⽹络的很多计算都可以很容易地分解成更⼩的相互独⽴的计算，这使得GPU在深度学习任务中⾮常有⽤。
⼀个卷积核对⼀张图像进⾏卷积的每个运算是独⽴且相继发⽣的，故可将其分成⼀个个⼩任务，使⽤GPU加速运算； (图像分块后送⼊神经⽹络是否同理？)张量张量是神经⽹络中使⽤的主要数据结构，⽹络中的输⼊、输出和转换均使⽤张量表⽰.张量与张量之间的运算必须是相同数据类型在相同的设备上发⽣的.张量是包含⼀个同⼀类型的数据.索引数量计算机科学中的名称数学中的名称Tensor表⽰0数字标量0维张量1数组⽮量1维张量2⼆维数组矩阵2维张量n N维数组N维张量n维张量张量的阶是指张量中的维数。
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。
【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。
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。
卷积神经网络CNN
浅层神经网络的缺陷
于是,二0世纪九0年代,有更多各式各样的浅层模型相继被 提出,比如只有一层隐层节点的支撑向量机[SVM,Support Vector Machine]和Boosting,以及没有隐层节点的最大熵 方法[例如LR,Logistic Regression]等,在很多应用领域取 代了传统的神经网络.
这个惊人的结果为什么在之前没有发生?
原因当然包括算法的提升,比如dropout等防止过拟合技术,但最重 要的是,G自然图像OCR识别和人脸识别等问题, 并推出相应的桌面和移动搜索产品,二0一三年,深度学习模型被成功 应用于一般图片的识别和理解.
卷积神经网络提出的背景
浅层神经网络 大约二三十年前,神经网络曾经是机器学习领
域特别热门的一个方向,这种基于统计的机器 学习方法比起过去基于人工规则的专家系统, 在很多方面显示出优越性.
卷积神经网络提出的背景
但是后来,因为理论分析的难度,加上训练方法需要很多 经验和技巧,以及巨大的计算量和优化求解难度,神经网络 慢慢淡出了科研领域的主流方向.
值得指出的是,神经网络[如采用误差反向传播算法：Back Propagation,简称BP算法,通过梯度下降方法在训练过程 中修正权重使得网络误差最小]在层次深的情况下性能变 得很不理想[传播时容易出现所谓的梯度弥散Gradient Diffusion或称之为梯度消失,根源在于非凸目标代价函数 导致求解陷入局部最优,且这种情况随着网络层数的增加 而更加严重,即随着梯度的逐层不断消散导致其对网络权 重调整的作用越来越小],所以只能转而处理浅层结构[小 于等于三],从而限制了性能.
卷积神经网络
早在一九八九年,Yann LeCun [现纽约大学教授] 和他的同事 们就发表了卷积神经网络[Convolution Neural Networks, 简称CNN]的工作.
卷积神经网络CNN
卷积神经网络CNN一、引言卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种常用的深度学习算法，特别适合于处理图像、语音、自然语言等多维度数据。
其重要特点是局部感知和参数共享，这使得它能够快速准确地识别图像特征，并在不同的任务和场景中取得良好的表现。
本文主要介绍卷积神经网络的基本结构、原理和应用。
二、卷积神经网络结构卷积神经网络的基本结构包括输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层等部分。
其中，输入层用来接收原始图像或数据，卷积层和池化层用来提取图像特征，全连接层用来进行分类和回归等任务，输出层则表示最终的输出结果。
下面详细介绍每个部分的作用和特点。
1. 输入层输入层是卷积神经网络的第一层，主要用来接收原始图像或数据。
通常情况下，输入层的数据是二维图像，即图像的宽度、高度和颜色通道。
例如，一张彩色图片的宽度和高度都是像素的数量，而颜色通道就是RGB三个通道。
2. 卷积层卷积层是卷积神经网络的核心层，负责提取图像特征。
它主要通过卷积运算的方式，对输入层的数据进行处理，产生新的特征图。
卷积操作的核心思想是权重共享，即同一个卷积核在不同的位置上进行卷积操作，得到的特征图是一样的，这样能够大大减少网络参数量，防止过拟合现象出现。
卷积操作的数学表达式如下：$$Y = W*X + b$$其中，$W$是卷积核，$X$是输入特征图，$b$是偏置项，$Y$是输出特征图。
在卷积操作中，卷积核的参数是需要学习的参数，它的大小通常为$K*K$（$K$是卷积核的大小），步幅通常为$S$。
卷积操作的结果是一个二维数组，它被称为输出特征图。
在实际应用中，卷积核的大小和步幅需要根据不同的数据类型和任务而定。
3. 池化层池化层是卷积神经网络的一个可选层，主要用来减少特征图的大小和数量，从而提高网络性能。
它通常有两种类型：最大池化和平均池化。
最大池化是取一个特征图中的最大值作为输出，而平均池化是取一个特征图中的平均值作为输出。
cnn卷积计算公式
cnn卷积计算公式
CNN（卷积神经网络）是深度学习中的一种特殊网络架构，由权重权值和卷积层组成，模仿生物大脑的模式，卷积层结构由若干个特征点构成，而每个特征点分别包含一个滤波器和阈值（权值），每个滤波器卷积计算它与窗口中的输入数据，来检测特征，求出阈值，再把输入数据卷积计算结果与阈值比较，通过阈值比较，可以实现数据特征提取。
CNN卷积计算的公式的定义：
K（x,y）=K(x-y)，K（x,y）在滤波器卷积计算的过程中表示卷积滤波器与与输入信号x-y之间的相关性，K（x,y）由Kx和Ky组成；
总之，CNN卷积计算公式是由卷积层组成，该卷积层包含有滤波器和权值，来求出每一步卷积核和输入信号x-y之间的相关性，并且通过卷积计算公式可以实现数据特征的提取。
CNN图像分类简介
由于手动标注数据需要大量时间和人力，有时会出现标注 错误或遗漏的情况，这会影响模型的训练效果和准确性。
模型泛化能力
过拟合与欠拟合
在训练过程中，如果模型过于复杂或训练数据不足，可能会导致过拟合或欠拟合现象。过拟合是指模型在训练数据上 表现很好，但在测试数据上表现较差；欠拟合则是指模型在训练数据和测试数据上的表现都不够理想。
CNN图像分类的重要性
随着大数据时代的到来，图像数据在 各个领域的应用越来越广泛，如医疗 影像分析、安全监控、智能交通等。
CNN图像分类技术能够快速、准确地 处理海量图像数据，提高图像分类的 准确性和效率，对推动人工智能技术 的发展和实际应用具有重要意义。
02
CNN基础知识
CNN基本结构
Convolutional Layer（卷积层）：卷积层是CNN的核心部分，用于从输入图像中提取特征。 它通过在输入图像上滑动过滤器并执行卷积运算来工作，每个过滤器都学习检测一种特定的 特征，如边缘、纹理等。
CNN，可以学习到如何将一种风格的特征映射到另一种风格的特征上。
05
CNN图像分类面临的挑战
数据不平衡问题
类别不平衡
在图像分类任务中，各类别的样本数量可能存在显著差异，导致模型在训练时 容易对数量较多的类别产生过拟合，而对数量较少的类别识别能力较弱。
训练与测试数据不平衡
训练数据和测试数据中的类别分布可能不一致，这可能导致模型在测 试时的表现不佳，因为模型没有充分学习到所有类别的特征。
CNN图像分类简介
• 引言 • CNN基础知识 • CNN图像分类原理 • CNN图像分类应用 • CNN图像分类面临的挑战 • CNN图像分类未来展望
01
引言
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。
深度学习知识：卷积神经网络与循环神经网络的比较
深度学习知识：卷积神经网络与循环神经网络的比较深度学习领域的两种主要神经网络模型，分别是卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）。
这两种模型都是使用多层神经元结构进行数据特征提取和高级模式识别。
但它们的结构和应用领域存在很大差异。
本文将对CNN和RNN进行比较，探讨它们的优缺点和适用场景，帮助读者更好地理解深度神经网络。
一、卷积神经网络（CNN）1. CNN的基本结构CNN主要是由卷积层（Convolutional Layer）、池化层（Pooling Layer）、全连接层（Fully Connected Layer）三种层次结构组成。
在CNN中，卷积层和池化层是特征提取的主要手段，而全连接层则负责对特征进行归一化和分类。
卷积层是CNN的核心部分，其主要目的是从输入的原始图像中学习特征。
它由多个卷积核组成，每个卷积核都会在不同位置扫描整个输入图像，提取局部特征并输出为一个特征图。
卷积操作可以有效地减少输入数据的规模，并且可根据不同的感受野大小和数量灵活调整卷积核的参数。
池化层是在卷积层之后的一种降采样操作，主要是为了减少卷积特征的数据量，提高网络的计算效率和鲁棒性。
在池化操作中，对每个特征图进行固定大小的滑动窗口采样，取窗口中的最大值或平均值作为该特征图的代表。
池化层可以保留最显著的特征，提高模型的判别能力。
全连接层是在传统神经网络中常用的结构，在CNN中用于分类器构建。
它将高维的卷积特征映射到指定的目标标签空间，实现图像的识别和分类。
2. CNN的优点和适用场景（1）有效的特征提取能力：CNN对于图像、语音、自然语言处理等输入数据具有很强的特征提取能力。
基于其卷积核和池化操作的局部特征提取，可自动学习和提取抽象的特征，进而实现强大的识别和分类能力。
（2）可灵活处理高维数据：CNN可以处理高维数据，例如三维立体图像数据等。
CNN(卷积神经网络)详解
CNN（卷积神经网络）详解卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种前馈神经网络，用于处理具有类似网格结构的数据。
这种网络结构在计算机视觉领域中应用非常广泛，包括图像识别、语音识别等领域。
CNN采用卷积层、池化层和全连接层等多种不同的层来提取特征。
一、卷积层卷积层是CNN的核心，也是最基本的层，它可以检测不同的特征，比如边缘、颜色和纹理等。
通常情况下，卷积层的输入是一个彩色或者灰度的图像，输出则是不同数量的“特征图”。
每个特征图对应一个特定的特征。
卷积层有一个非常重要的参数，叫做卷积核（Kernel），也就是滤波器。
卷积核是一个小的矩阵，它在输入数据的二维平面上滑动，将每个位置的像素值与卷积核的对应位置上的值相乘，然后将结果相加得到卷积层的输出。
通过不同的卷积核可以检测出不同的特征。
二、池化层池化层是CNN中的另一种重要层，它可以对卷积层的输出做降维处理，并且能够保留特征信息。
池化层通常是在卷积层之后加上的，其作用是将附近几个像素点合并成一个像素点。
这样做的好处是可以减小数据量，同时也可以使特征更加鲁棒。
池化层通常有两种类型，分别是最大池化和平均池化。
最大池化是从相邻的像素中寻找最大值，即将一个矩阵划分成多个小矩阵，然后寻找每个小矩阵中的最大值，最后将每个小矩阵中的最大值组成的矩阵作为输出。
平均池化则是简单地取相邻像素的平均值作为输出。
三、全连接层全连接层，也叫做密集连接层，是CNN中的最后一层，它将池化层输出的结果转化成一个一维的向量，并将其送入神经网络中进行分类或者回归预测。
全连接层通常使用softmax或者sigmoid等激活函数来输出分类结果。
四、CNN的应用CNN在计算机视觉领域有着广泛的应用，比如图像分类、物体检测、人脸识别、文字识别等。
其中最常见的应用就是图像分类，即将一张图片分为不同的目标类别。
通过卷积层和池化层不断地提取出图像的特征，然后送进全连接层对不同的类别进行分类。
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评估
CNN评估CNN是一个美国媒体和新闻公司，总部位于亚特兰大。
在全球范围内拥有多个分支机构和办公室，是一家非常著名的新闻机构。
CNN在新闻报道方面扮演着重要角色，以其深度报道和可靠性而闻名。
首先，CNN在新闻报道方面非常专业。
他们拥有一支由经验丰富的记者和编辑组成的团队，这些人员经常在全球各地采访报道重要事件。
无论是国内、国际新闻还是政治、经济、体育等领域，CNN都能提供全面和深入的报道，这使得他们成为人们获取可靠信息的首选。
其次，CNN秉持独立、客观和平衡的原则。
他们对新闻报道进行严格的事实核实，确保报道的准确性和可靠性。
此外，CNN还努力确保他们的报道能够呈现多个观点和声音，以保持平衡。
这种独立和客观的报道态度使得人们对CNN的信任度很高。
此外，CNN在新闻报道中注重深度分析。
他们不仅向观众呈现事件的基本事实，还会对事件的影响和背后的原因进行深入剖析。
这种深度分析能够帮助观众更好地理解事件的背后故事，提供更具价值的信息。
此外，CNN还通过使用多种媒体形式来传播新闻。
除了传统的新闻报道和文章，他们还制作和播放视频、音频、图片等媒体内容，以适应不同受众的需求。
这种多媒体传播方式可以更好地吸引观众的注意力并提供更丰富的新闻内容。
然而，就像所有媒体一样，CNN也存在一些问题和争议。
有些人认为CNN在政治报道中存在倾向性，对某些议题有偏见。
此外，一些观众批评CNN太过重视娱乐新闻和八卦报道，而忽略了一些重要的热点事件。
总的来说，CNN是一个具有广泛影响力的新闻机构，他们在新闻报道方面表现出专业性、独立性和客观性。
他们的深度分析和多媒体传播方式使人们更好地了解和接触新闻。
虽然存在一些问题和争议，但CNN仍然是一个受人尊敬的新闻机构。
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CNN是如何成为新闻巨头的？
——读《全球最大的新闻频道—CNN》P080110024 毛俊08广电（甲）
摘要：本书介绍了CNN从建立到发展壮大的整个过程，也对CNN的经营管理、传播策略、等方面也做了深入详尽的叙述，通过这本书可以更加详细了解CNN，从CNN这个世界第一大新闻媒体中学到它丰富的传媒经验。
并将特纳发展CNN的故事一一叙述粗来，让读者不只看到电视中的CNN，更能深入了解CNN。
关键词：CNN；特纳；美国；传媒事业；新闻频道
CNN全称是Cable News Network——美国有线电视新闻网，创始人是被人称为“南方之喉舌”的媒体天才泰德·特纳（Ted turner），他是美国媒体业巨头。
世界第一个专门新闻频道有线电视新闻网的创办者。
他于24岁继承其自杀父亲的遗产，并于1970年购买了亚特兰大的一家电视台，创办了特纳广播公司，1980年正式成立CNN，虽然CNN创建不过30年，却取得了各种耀眼的光环：美国最大并且专门播放新闻的电视公司、最早出现的国际电视频道、全球最大的新闻频道等。
这本书详细叙述了创始人特纳凭借自己不满足于现状勇于拼搏的精神，把从20世纪70年代初期经营的一家广告公司逐步发展壮大到今天的CNN——一个在全球拥有电视观众超过十亿，有
12种语言，在全球42个大城市拥有超过150名专业通讯记者，全部海外工作人员超过1000人，它的从业队伍超过了美国3大电视网和福克斯新闻频道的总和。
我们还可以清晰的看到，CNN是在短短30年中从一个不知名的媒体发展到今天的世界第一大新闻媒体的。
本书以特纳的事业发展史为一条主线，重点介绍了CNN从一个广告公司逐渐发展到今天的CNN，书中穿插了许多CNN和老板特纳的动人故事，让人一下子就融入到他们的风雨历史中，这不经让我们明白，CNN拥有今天的成就是不断开拓、不断进取的结果，CNN的建立也许有些偶然，但是它的成就和对世界的影响却是必然的
崛起：CNN是创始人特纳从70年代初期在他经营的广告公司的基础上成立的，70年代的美国市场早已被美国三大广播公司占领，在没有外来资本进入的情况下，要想在美国开辟自己的传媒事业几乎是不肯能的，但是特纳凭借自己的拼搏精神，从初期进军不懂的电视行业开始，披荆斩棘，逐渐打破了美国传媒业的垄断现状。
这其实也得益于当时美国的社会背景：首先是美国联邦传播通讯委员会（FCC）解除了限制有线电视发展的条款；并且随着科技的发展，家用录像机开始流行，广播电视行业有了不一样竞争对手，传统的广播电视市场不复存在，到了80年代，美国媒体市场发生了变化，媒体产业进入了一个高速增长的时期。
正式在这样的时代背景下，CNN看到发展契机，得以快速发
展壮大。
从直播1985年中东劫机事件、1986年美国“挑战者号”宇宙飞船失事、1989年美国入侵巴拿马，CNN始终把全世界的眼睛都聚焦到自己身上。
时事造英雄：1991年1月16日，海湾战争爆发，CNN未雨绸缪，在战争爆发的几个月前就与伊拉克政府有过沟通，在战争爆发后，全世界的电视上出现的现场电视画面几乎是CNN提供的，CNN的报道成为各国政要的重要消息来源，有时甚至是参战国制定政策的依据。
CNN在战后说道：在战争期间，美国五角大楼的工作人员曾在亚特兰大的CNN新闻办公室工作。
CNN就是靠着其信息报道的及时性、连续性、和深入性，影响着国际决策与军事外交。
海湾战争使CNN在世界声望日益高涨，人们越来越信任、依赖它。
运作模式：作为世界上第一个24小时播出新闻的电视频道，CNN自1980年起为全新闻频道的后来者们树立起了一个模范，它不仅开创了随时随地在开电视屏幕上展示新闻事件的全新报道方式，而且把传统的新闻报道推到了“全球化新闻”的新境界。
它比传统的那种一个国家的媒体报道其他国家新闻事件的国际新闻，和那种跨越国境的、在国家和民族之间进行信息交流的国际传播模式，全球化新闻表现出媒体所报道的这一类新闻事件具有更为强大的重要性、更深远的影响力、空前的广泛更密切的国家和民族之间的联系以及更及时的来自不同政治经济文化环境的反馈。