卷积神经网络课件

卷积神经网络通俗理解

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卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetworks），是深度学习（deeplearning）的代表算法之一。

卷积神经网络具有表征学习（representationlearning）能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类（shift-invariantclassification），因此也被称为“平移不变人工神经网络。

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

卷积神经网络卷积的目的是什么?深度学习神经网络学习的是什么?

如何理解卷积神经网络中的卷积和池化

卷积神经网络的卷积核 怎么确定

一般都是定了一个固定的核的，例如你29*29的图片，就用5*5的核。这些都是经验。当然你也可以用大些的。

然后核的具体的值，就是要训练出来的，核的初始化的话，若果你的输入是0-1之前，那么核值也可以初始化在0-1之间，不会有太大的误差。《神经网络之家》专讲神经网络这一块。

卷积神经网络工作原理直观的解释？

其实道理很简单，因为卷积运算，从频域角度看，是频谱相乘所以图像跟卷积核做卷积时，两者频谱不重叠的部分相乘，自然是0，那图像这部分频率的信息就被卷积核过滤了。

而图像，本质上就是二维离散的信号，像素点值的大小代表该位置的振幅，所以图像包含了一系列频率的特征。比如图像边缘部分，像素值差别大，属于高频信号，背景部分，像素值差别小，是低频信号。

所以如果卷积核具有『高通』性质，就能起到提取图像边缘的作用，低通则有模糊的效果。所以，卷积神经网络的牛逼之处在于通过卷积层的不同卷积核，提取图像不同频段的特征；以及通过池化层，提取不同粒度的特征。