卷积神经网络
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卷积神经网络
卷积神经网络，它们也被称作CNNs或着ConvNets，是深层神经网络领域的主力。它们已经学会对图像进行分类，在某些情况下甚至超过了人类。如果有一个方法证明了这种假设，那就是CNN。
下图为卷积神经网络流程图：（这里看不懂没关系）
为了帮助指导你理解卷积神经网络，我们讲采用一个非常简化的例子：确定一幅图像是包含有"X"还是"O"？
这个例子足够说明CNN背后的原理，同时它足够简单，能够避免陷入不必要的细节。在CNN中有这样一个问题，就是每次给你一张图，你需要判断它是否含有"X"或者"O"。并且假设必须两者选其一，不是"X"就是"O"。理想的情况就像下面这个样子：
对于计算机来说，只要图像稍稍有一点变化，不是标准的，那么要解决这个问题还是不是那么容易的：
在计算机的“视觉”中，一幅图看起来就像是一个二维的像素数组（可以想象成一个棋盘），每一个位置对应一个数字。在我们这个例子当中，像素值"1"代表白色，像素值"-1"代表黑色。
当比较两幅图的时候，如果有任何一个像素值不匹配，那么这两幅图就不匹配，至少对于计算机来说是这样的。 对于这个例子，计算机认为上述两幅图中的白色像素除了中间的3*3的小方格里面是相同的，其他四个角上都不同：
因此，从表面上看，计算机判别右边那幅图不是"X"，两幅图不同，得出结论：
但是这么做，显得太不合理了。理想的情况下，我们希望，对于那些仅仅只是做了一些像平移，缩放，旋转，微变形等简单变换的图像，计算机仍然能够识别出图中的"X"和"O"。就像下面这些情况，我们希望计算机依然能够很快并且很准的识别出来：
这也就是CNN出现所要解决的问题
Features：
对于CNN来说，它是一块一块地来进行比对。它拿来比对的这个“小块”我们称之为Features（特征）。在两幅图中大致相同的位置找到一些粗糙的特征进行匹配，CNN能够更好的看到两幅图的相似性，相比起传统的整幅图逐一比对的方法。
每一个feature就像是一个小图（就是一个比较小的有值的二维数组）。不同的Feature匹配图像中不同的特征。在字母"X"的例子中，那些由对角线和交叉线组成的features基本上能够识别出大多数"X"所具有的重要特征。
这些features很有可能就是匹配任何含有字母"X"的图中字母X的四个角和它的中心。那么具体到底是怎么匹配的呢？如下：
看到这里是不是有了一点头目呢。但其实这只是第一步，你知道了这些Features是怎么在原图上面进行匹配的。但是你还不知道在这里面究竟进行的是怎样的数学计算，比如这个下面3*3的小块到底干了什么？
接下来就跟进介绍里面的数学操作，也就是我们常说的
“卷积”操作。
当给你一张新的图时，CNN并不能准确地知道这些features到底要匹配原图的哪些部分，所以它会在原图中每一个可能的位置进行尝试。这样在原始整幅图上每一个位置进行匹配计算，我们相当于把这个feature变成了一个过滤器。这个我们用来匹配的过程就被称为卷积操作，这也就是卷积神经网络名字的由来。
这个卷积操作背后的数学知识其实非常的简单。要计算一个feature和其在原图上对应的某一小块的结果，只需要简单地将两个小块内对应位置的像素值进行乘法运算，然后将整个小块内乘法运算的结果累加起来，最后再除以小块内像素点总个数即可。如果两个像素点都是白色（也就是值均为1），那么11 = 1，如果均为黑色，那么(-1)(-1) = 1。不管哪种情况，每一对能够匹配上的像素，其相乘结果为1。类似地，任何不匹配的像素相乘结果为-1。如果一个feature（比如nn）内部所有的像素都和原图中对应一小块（nn）匹配上了，那么它们对应像素值相乘再累加就等于n2，然后除以像素点总个数n2，结果就是1。同理，如果每一个像素都不匹配，那么结果就是-1。具体过程如下：
对于中间部分，也是一样的操作：
为了完成我们的卷积，我们不断地重复着上述过程，将feature和图中每一块进行卷积操作。最后通过每一个feature的卷积操作，我们会得到一个新的二维数组。这也可以理解为对原始图像进行过滤的结果，我们称之为feature map，它是每一个feature从原始图像中提取出来的“特征”。其中的值，越接近为1表示对应位置和feature的匹配越完整，越是接近-1，表示对应位置和feature的反面匹配越完整，而值接近0的表示对应位置没有任何匹配或者说没有什么关联。
这样我们的原始图，经过不同feature的卷积操作就变成了一系列的feature map。我们可以很方便，直观地将这整个操作视为一个单独的处理过程。在CNN中，我们称之为卷积层(convolution layer)，这样你可能很快就会想到后面肯定还有其他的layer。没错，后面会提到。我们可以将卷积层看成下面这个样子：
因此可想而知，CNN其实做的操作也没什么复杂的。但是尽管我们能够以这一点篇幅就描述了CNN的工作，其内部的加法，乘法和除法操作的次数其实会增加地很快。从数学的角度来说，它们会随着图像的大小，每一个filter的大小和filter的数目呈线性增长。由于有这么多因素的影响，很容易使得这个问题的计算量变得相当的庞大，这也难怪很多微处理器制造商现在都在生产制造专业的芯片来跟上CNN计算的需求。
激活函数Relu (Rectified Linear Units)
这是一个很小但是很重要的操作，叫做Relu(Rectified Linear Units)，或者修正线性单元。它的数学公式也很简单。对于输入的负值，输出全为0，对于正值，原样输出。下面我们看一下本文的例子中relu激活函数具体操作：
最后，对整幅图操作之后，结果如下：
同样地，在CNN中，我们这一系列操作视为一个操作，那么就得到Relu Layer，如下：
Deep Learning 最后，我们将上面所提到的卷积，池化，激活放在一起，就是下面这个样子：
然后，我们加大网络的深度，增加更多的层，就得到深度神经网络了：
池化(Pooling)
CNN中使用的另一个有效的工具被称为“池化(Pooling)”。池化可以将一幅大的图像缩小，同时又保留其中的重要信息。池化背后的数学顶多也就是小学二年级水平。它就是将输入图像进行缩小，减少像素信息，只保留重要信息。通常情况下，池化都是22大小，比如对于max-pooling来说，就是取输入图像中22大小的块中的最大值，作为结果的像素值，相当于将原始图像缩小了4倍。(注：同理，对于average-pooling来说，就是取2*2大小块的平均值作为结果的像素值。) 对于本文的这个例子，池化操作具体如下：
然后对所有的feature map执行同样的操作，得到如下结果：
因为最大池化（max-pooling）保留了每一个小块内的最大值，所以它相当于保留了这一块最佳的匹配结果（因为值越接近1表示匹配越好）。这也就意味着它不会具体关注窗口内到底是哪一个地方匹配了，而只关注是不是有某个地方匹配上了。这也就能够看出，CNN能够发现图像中是否具有某种特征，而不用在意到底在哪里具有这种特征。这也就能够帮助解决之前提到的计算机逐一像素匹配的死板做法。
当对所有的feature map执行池化操作之后，相当于一系列输入的大图变成了一系列小图。同样地，我们可以将这整个操作看作是一个操作，这也就是CNN中的池化层(pooling layer)，如下：
通过加入池化层，可以很大程度上减少计算量，降低机器负载。
全连接层(Fully connected layers)
在激活层后，计算的每个值都将去投票：
然后，我们就可以统计，x与O分别获得的票数了
特征值给X或O投票
根据结果判定为"X"： 在这个过程中，我们定义这一系列操作为”全连接层“(Fully connected layers)：（1）在这个过程中，所有特征值组成一个投票队列
全连接层也能够有很多个，如下：
综合上述所有结构，我们就有了一个投票体系。这一整个过程，从前到后，被称作“向前传播”。
得到一组输出，然后通过反向传播来不断纠正错误，进行学习。 以上为卷积神经网络的基本算法思想。