前面几节课我们给大家介绍的都是全连接神经网络，但全连接神经网络有个明显的缺点，那就是当网络层数较多时（尤其是在图像识别任务中），它每层的参数数量容易变得很大，不好控制。所以本节课老shi准备给大家介绍另外一种非常重要的网络结构——卷积神经网络。卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)近几年在深度学习中的应用非常广泛，特别是在图像识别、语音识别以及本文处理方面。可以说，卷积神经网络是深度学习中最重要的神经网络之一，例如图像识别中非常有名的LeNet、AlexNet、 ResNet、VGGNet、InceptionNet等网络结构都是在卷积神经网络基础上得来的。
以图像分类任务为例，在表5.1所示卷积神经网络中，一般包含5种类型的网络层次结构：
卷积神经网络又称作（ConvNet, CNN），它的出现解决了人工智能图像识别的难题，图像识别数据量大，并且在识别的过程中很难保留原有的信息，因此卷积的作用就体现在这里。比如我们经常说的像素，100W像素，那就是，1000X1000个像素点，同时每个像素点上有3个颜色参数，分别为红、绿、蓝。那么处理一张100w像素的图片，就需要输入300w个参数，这还是100w像素的图片，现在看看自己手机的照片，随便一张都是千万级别的，因此图片数据需要降维。
作者 | 王清 目录 图像识别的经典课题 计算机视觉 图像识别课题 卷积神经网络原理 前深度学习时代 卷积操作Convolution 池化Pooling ReLURectified Linear Units 多层卷积 Dropout 经典模型介绍及TensorFlow代码解析 AlexNet 震惊世界的突破 VGGNet更深的结构更优秀 GoogLeNet Inception 更全面的结构更优秀 GoogLeNet Inception-V2加入Batch Normalization Inception-V3
卷积神经网络（convolutional neural networks, CNN ) CNN 是针对图像领域任务提出的神经网络，经历数代人的发展，在2012年之后大部分图像任务被CNN统治，例如图像分类，图像分割，目标检测，图像检索等。
作者 | Weize Quan , Kai Wang, Dong-Ming Yan , Xiaopeng Zhang
传统的机器学习大多数都需要我们手工去建立feature，这种方法建立出来的feature，大多都是有物理意义的，所以算法最终好不好，就看你特征工程做的怎么样！
这是卷积神经网络学习路线的第一篇文章，这篇文章主要为大家介绍卷积神经网络的组件以及直观的为大家解释一下卷积层是如何在图像中发挥作用的。
卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）是一种专门用来处理网格结构数据（例如图像数据）的前馈神经网络，是由生物学家Hubel和Wiesel在早期关于猫脑视觉皮层的研究发展而来。Hubel和Wiesel通过对猫脑视觉皮层的研究，发现初级视觉皮层中的神经元会响应视觉环境中特定的特征（称之为感受野机制），他们注意到了两种不同类型的细胞，简单细胞和复杂细胞。其中，简单细胞只对特定的空间位置和方向具有强烈的反应，而复杂细胞具有更大的接受域，其对于特征位置的微小偏移具有不变性。
首先我们来谈一下什么是卷积神经网络，相信在深度学习中这是最重要的概念，首先你可以把卷积想象成一种混合信息的手段。想象一下装满信息的两个桶，我们把它们倒入一个桶中并且通过某种规则搅拌搅拌。也就是说卷积是一种混合两种信息的流程。 卷积神经网络是一个多层的神经网络，每层由多个二维平面组成，而每个平面由多个独立神经元组成。如下图所示，当我们在图像上应用卷积时，我们在两个维度上执行卷积——水平和竖直方向。我们混合两桶信息：第一桶是输入的图像，由三个矩阵构成—— RGB 三通道，其中每个元素都是 0 到 255 之
卷积神经网络最早是为了解决图像识别的问题,现在也用在时间序列数据和文本数据处理当中,卷积神经网络对于数据特征的提取不用额外进行,在对网络的训练的过程当中,网络会自动提取主要的特征.
在深度学习中的参数梯度推导（二）中，我们总结了经典而基础的DNN的前向和反向传播。在本篇（上篇），我们将介绍另一经典的神经网络CNN的前向传播，并在下篇中介绍推导其反向传播的相关公式。
① 深度学习基础 : 大脑对外界事务的认知原理 , 是很多深度学习算法的基础 , 这里讨论人类的视觉原理 ,
接下来我们一起学习下网红网络之卷积神经网络(CNN)，我们多多交流，共同进步。本期主要内容如下：
使用DL方法解决视频中行为识别/动作识别的问题解决思路有三个分支：分别是two-stream(双流)方法，C3D方法以及CNN-LSTM方法。本文将从算法介绍、算法架构、参数配置、训练集预处理、算法优势及原因、运行结果六个方面对每种算法进行阐释，并对每一个分支的算法集合总结自己的心得。本文暂不区分行为识别(Activity Recognition)与动作识别(Action Recognition)。
基于忆阻器的神经形态计算系统为神经网络训练提供了一种快速节能的方法。但是，最重要的图像识别模型之一——卷积神经网络还没有利用忆阻器交叉阵列的完全硬件实现。此外，由于硬件实现收益小、变化大，设备特性不完善，其结果很难媲美软件实现。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第一 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 前言 在前面我们讲述了DNN的模型与前向反向传播算法。而在DNN大类中，卷积
在前面我们讲述了DNN的模型与前向反向传播算法。而在DNN大类中，卷积神经网络(Convolutional Neural Networks，以下简称CNN)是最为成功的DNN特例之一。CNN广泛的应用于图像识别，当然现在也应用于NLP等其他领域，本文我们就对CNN的模型结构做一个总结。
Facebook和新加坡国立大学联手提出了新一代替代品：OctConv（Octave Convolution），效果惊艳，用起来还非常方便。
本文讲解了CNN（卷积神经网络）的前向传播算法，包括输入层、卷积层、池化层和全连接层，以及激活函数、损失函数和优化算法。同时，还介绍了一些常见的CNN架构，如LeNet、AlexNet、VGG、ResNet和Inception。最后，总结了一下CNN前向传播算法的过程，以及反向传播算法和训练技巧。
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种被广泛应用于图像识别、语音识别和自然语言处理等领域的深度学习模型。与RNN、Transformer模型组成AI的三大基石。
本文作者 猿辅导研究团队 猿辅导应用研究团队成立于2014年年中，一直从事深度学习在教育领域的应用和研究工作。团队成员均毕业于北京大学、清华大学、上海交大、中科院、中国香港大学等知名高校，大多数拥有硕士或博士学位。研究方向涵盖了图像识别、语音识别、自然语言理解、数据挖掘、深度学习等领域。团队成功运用深度学习技术，从零开始打造出活跃用户过亿的拍照搜题APP――小猿搜题，开源了分布式机器学习系统ytk-learn和分布式通信系统ytk-mp4j。此外，团队自主研发的一系列成果均成功应用到猿辅导公司的产品中。包括
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种在计算机视觉领域取得了巨大成功的深度学习模型。它们的设计灵感来自于生物学中的视觉系统，旨在模拟人类视觉处理的方式。在过去几年中，CNN已经在图像识别、目标检测、图像生成和许多其他领域取得了显著的进展，成为了计算机视觉和深度学习研究的重要组成部分。
多层神经网络出来以后，只火了一小会。上世纪90年代到2006年，叫人工神经网络的沉寂期。原因如下：
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种在计算机视觉领域取得了巨大成功的深度学习模型。它们的设计灵感来自于生物学中的视觉系统，旨在模拟人类视觉处理的方式。在过去的几年中，CNN已经在图像识别、目标检测、图像生成和许多其他领域取得了显著的进展，成为了计算机视觉和深度学习研究的重要组成部分。
计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。作为一个科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取‘信息’的人工智能系统。这里所 指的信息指Shannon定义的，可以用来帮助做一个“决定”的信息。因为感知可以看作是从感官信号中提 取信息，所以计算机视觉也可以看作是研究如何使人工系统从图像或多维数据中“感知”的科学。
达观数据深度学习资料之卷积神经网络（下篇） 4.2什么是池化？ 在通过卷积获得特征后进行分类，依然面临计算量大的挑战。及时一张96×96像素的图片，经过400个8×8的卷积核获取特征，每个特征映射图有（96-8+1）×（96-8+1)=7921维特征，总共有400×7921=3768400维特征向量，在此基础上进行分类是一个计算量很大的过程，由此引出了池化操作。 卷积神经网络的一个重要步骤是池化，对输入划分不重叠的矩形，对于每个矩形进行池化函数操作，例如取最大值、取最小值、加权平均等。池化的优势在于（1）
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神经网络(neual networks)是人工智能研究领域的一部分，当前最流行的神经网络是深度卷积神经网络(deep convolutional neural networks, CNNs)，虽然卷积网络也存在浅层结构，但是因为准确度和表现力等原因很少使用。目前提到CNNs和卷积神经网络，学术界和工业界不再进行特意区分，一般都指深层结构的卷积神经网络，层数从”几层“到”几十上百“不定。
传统的CNN网络只能给出图像的LABLE，但是在很多情况下需要对识别的物体进行分割实现end to end，然后FCN出现了，给物体分割提供了一个非常重要的解决思路，其核心就是卷积与反卷积，所以这里就详细解释卷积与反卷积。
编者按：本文节选自图书《TensorFlow实战》第五章，本书将重点从实用的层面，为读者讲解如何使用TensorFlow实现全连接神经网络、卷积神经网络、循环神经网络，乃至Deep Q-Network。同时结合TensorFlow原理，以及深度学习的部分知识，尽可能让读者通过学习本书做出实际项目和成果。 卷积神经网络简介 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）最初是为解决图像识别等问题设计的，当然其现在的应用不仅限于图像和视频，也可用于时间序列信号，比如音频信号、
1、相关知识 从广义上来说，NN（或是更美的DNN）确实可以认为包含了CNN、RNN这些具体的变种形式。有很多人认为，它们并没有可比性，或是根本没必要放在一起比较。在实际应用中，所谓的深度神经网络DNN，往往融合了多种已知的结构，包括convolution layer 或是 LSTM 单元。其实，如果我们顺着神经网络技术发展的脉络，就很容易弄清这几种网络结构发明的初衷，和他们之间本质的区别。 2、神经网络发展 2.1 感知机 神经网络技术起源于上世纪五、六十年代，当时叫感知机（perceptron），拥有输
既然叫卷积神经网络，这里面首先是卷积，然后是神经网络，是二者的一个结合，卷积这个概念实际上来自信号处理领域，一般是对2个信号进行卷积运算，见下图：
code: https://github.com/DingXiaoH/RepMLP（核心code已开源）
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第一 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 前言 在（干货 | 深度学习之卷积神经网络(CNN)的模型结构）中，我们对CNN的模型结构做了总结，这里我们就在CNN的模型基础上，看看CNN的前向传播算法是什么样子的。重点会和传统的DNN比较讨论。 深度学习系列 深度学习之DNN与前向传播算法 深度学习之DNN与反向传播算法 干货 | 深度学习之损失函数与激活函数的选择 干货 | 深度学习之DNN的多种正则化方式 干货 | 深度学习
深度学习是近年来兴起的一种机器学习方法，它通过模拟人脑神经网络的结构和功能，实现对大规模数据进行高效处理和学习。卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）是深度学习中最重要和最常用的算法之一，它在图像识别、计算机视觉和自然语言处理等领域取得了巨大的成功。
在卷积神经网络(CNN)模型结构中，我们对CNN的模型结构做了总结，这里我们就在CNN的模型基础上，看看CNN的前向传播算法是什么样子的。重点会和传统的DNN比较讨论。
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 前言 卷积神经网络的发展，从上个世纪就已经开始了，让时间回到1998年， 在当时，Yann LeCun 教授提出了一种较为成熟的卷积神经网络架构LeNet-5，现在被誉为卷积神经网络的“HelloWorld”，但由于当时计算机算力的局限性以及支持向量机(核学习方法)的兴起，CNN方法并不是当时学术界认可的主流方法。时间推移到14年后，随着AlexNet以高出第二名约10%的accuracy rate成为了2012年Ima
可以看到，CNN通常包括这几层：输入层（input layer）、卷积层（convolutional layer）、池化层（pooling layer）以及输出层（全连接层+softmax layer）。
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卷积神经网络在视觉识别任务上的表现令人称奇。好的CNN网络是带有上百万参数和许多隐含层的“庞然怪物”。事实上，一个不好的经验规则是：网络越深，效果越好。AlexNet，VGG，Inception和ResNet是最近一些流行的CNN网络。为什么这些网络表现如此之好？它们是如何设计出来的？为什么它们设计成那样的结构？回答这些问题并不简单，但是这里我们试着去探讨上面的一些问题。网络结构设计是一个复杂的过程，需要花点时间去学习，甚至更长时间去自己动手实验。首先，我们先来讨论一个基本问题：
LeNet-5是一个经典的卷积神经网络（CNN）算法，由Yann LeCun等人于1998年提出。它是第一个成功应用于手写数字识别的卷积神经网络，将深度学习引入到了计算机视觉领域。LeNet-5算法由七个网络层组成，其中包含了卷积层、池化层和全连接层，以及非线性激活函数等。
来源： 机器学习算法全栈工程师 本文长度为4259字，建议阅读6分钟 本文为你介绍CNN架构，包括ResNet, AlexNet, VGG, Inception。 本文翻译自ResNet, AlexNet, VGG, Inception: Understanding various architectures of Convolutional Networks，原作者保留版权。 http://cv-tricks.com/cnn/understand-resnet-alexnet-vgg-inceptio
作者：叶 虎 编辑：王抒伟 本文翻译自ResNet, AlexNet, VGG, Inception: Understanding various architectures of Convolutional Networks http://cv-tricks.com/cnn/understand-resnet-alexnet-vgg-inception/ 原作者保留版权。 卷积神经网络（CNN）在视觉识别任务上的表现令人称奇。好的CNN网络是带有上百万参数和许多隐含层的“庞然怪物”。事实上，一个
本文的主要目的，是简单介绍时下流行的深度学习算法的基础知识，本人也看过许多其他教程，感觉其中大部分讲的还是太过深奥，于是便有了写一篇科普文的想法。博主也是现学现卖，文中如有不当之处，请各位指出，共同进步。
选自arXiv 作者：马佳彬等 机器之心编译 参与：李泽南 近日，中国科学院自动化研究所马佳彬、王威、王亮等人发表的研究提出了一种新形式的卷积神经网络——不规则卷积神经网络。研究人员认为新的方法能够解
摘要：本文将详细解析深度神经网络识别图形图像的基本原理。 - 针对卷积神经网络，本文将详细探讨网络中每一层在图像识别中的原理和作用，例如卷积层(convolutional layer)，采样层(pooling layer)，全连接层(hidden layer)，输出层(softmax output layer)。 - 针对递归神经网络，本文将解释它在在序列数据上表现出的强大能力。 - 针对通用的深度神经网络模型，本文也将详细探讨网络的前馈和学习过程。 卷积神经网络和递归神经网络的结合形成的深度学习模型甚
在上一篇文章,我们介绍了CNN的一些基本概念和lenet神经网络的架构,今天这一篇文章我们就模仿lenet网络去微调,使其符合mnist数据集的要求,并且达到我们练手的目的.
如图1所示，假设输入到神经网络中的是一张大小为256*256的图像，第一层隐藏层的神经元个数为241*241。在只考虑单通道的情况下，全连接神经网络输入层到第一层隐藏层的连接数为，也就是说输入层到第一层隐藏层有个参数（1为偏置项参数个数）。而在卷积神经网络中，假设我们使用了一个大小为16*16的卷积核，则输入层到第一层隐藏层的连接数为，由于我们的卷积核是共享的，因此参数个数仅为个。有时候为了提取图像中不同的特征，我们可能会使用多个卷积核，假设这里我们使用了100个大小为16*16的卷积核，则输入层到第一层隐藏层的参数个数也仅为，这依然远远少于全连接神经网络的参数个数。
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