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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。

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怎样用python构建一个卷积神经网络

用keras框架较为方便首先安装anaconda，然后通过pip安装keras以下转自wphh的博客文案狗。

#coding:utf-8'''    GPU run command:        THEANO_FLAGS=mode=FAST_RUN,device=gpu,floatX=float32 python     CPU run command:        python 2016.06.06更新：这份代码是keras开发初期写的，当时keras还没有现在这么流行，文档也还没那么丰富，所以我当时写了一些简单的教程。

现在keras的API也发生了一些的变化，建议及推荐直接上看更加详细的教程。

'''#导入各种用到的模块组件from __future__ import absolute_importfrom __future__ import print_functionfrom keras.preprocessing.image import ImageDataGeneratorfrom keras.models import Sequentialfrom  import Dense, Dropout, Activation, Flattenfrom keras.layers.advanced_activations import PReLUfrom keras.layers.convolutional import Convolution2D, MaxPooling2Dfrom keras.optimizers import SGD, Adadelta, Adagradfrom keras.utils import np_utils, generic_utilsfrom six.moves import rangefrom data import load_dataimport randomimport numpy as np(1024)  # for reproducibility#加载数据data, label = load_data()#打乱数据index = [i for i in range(len(data))]random.shuffle(index)data = data[index]label = label[index]print(data.shape[0], ' samples')#label为0~9共10个类别，keras要求格式为binary class matrices,转化一下，直接调用keras提供的这个函数label = np_utils.to_categorical(label, 10)################开始建立CNN模型################生成一个modelmodel = Sequential()#第一个卷积层，4个卷积核，每个卷积核大小5*5。

1表示输入的图片的通道,灰度图为1通道。

#border_mode可以是valid或者full，具体看这里说明：.conv2d#激活函数用tanh#你还可以在(Activation('tanh'))后加上dropout的技巧: (Dropout(0.5))(Convolution2D(4, 5, 5, border_mode='valid',input_shape=(1,28,28))) (Activation('tanh'))#第二个卷积层，8个卷积核，每个卷积核大小3*3。

4表示输入的特征图个数，等于上一层的卷积核个数#激活函数用tanh#采用maxpooling，poolsize为(2,2)(Convolution2D(8, 3, 3, border_mode='valid'))(Activation('tanh'))(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))#第三个卷积层，16个卷积核，每个卷积核大小3*3#激活函数用tanh#采用maxpooling，poolsize为(2,2)(Convolution2D(16, 3, 3, border_mode='valid')) (Activation('relu'))(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))#全连接层，先将前一层输出的二维特征图flatten为一维的。

#Dense就是隐藏层。16就是上一层输出的特征图个数。

4是根据每个卷积层计算出来的：(28-5+1)得到24,(24-3+1)/2得到11，(11-3+1)/2得到4#全连接有128个神经元节点,初始化方式为normal(Flatten())(Dense(128, init='normal'))(Activation('tanh'))#Softmax分类，输出是10类别(Dense(10, init='normal'))(Activation('softmax'))##############开始训练模型###############使用SGD + momentum#model.compile里的参数loss就是损失函数(目标函数)sgd = SGD(lr=0.05, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True)model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=sgd,metrics=["accuracy"])#调用fit方法，就是一个训练过程. 训练的epoch数设为10，batch_size为100．#数据经过随机打乱shuffle=True。

verbose=1，训练过程中输出的信息，0、1、2三种方式都可以，无关紧要。show_accuracy=True，训练时每一个epoch都输出accuracy。

#validation_split=0.2，将20%的数据作为验证集。

(data, label, batch_size=100, nb_epoch=10,shuffle=True,verbose=1,validation_split=0.2)"""#使用data augmentation的方法#一些参数和调用的方法，请看文档datagen = ImageDataGenerator(        featurewise_center=True, # set input mean to 0 over the dataset        samplewise_center=False, # set each sample mean to 0        featurewise_std_normalization=True, # divide inputs by std of the dataset        samplewise_std_normalization=False, # divide each input by its std        zca_whitening=False, # apply ZCA whitening        rotation_range=20, # randomly rotate images in the range (degrees, 0 to 180)        width_shift_range=0.2, # randomly shift images horizontally (fraction of total width)        height_shift_range=0.2, # randomly shift images vertically (fraction of total height)        horizontal_flip=True, # randomly flip images        vertical_flip=False) # randomly flip images# compute quantities required for featurewise normalization # (std, mean, and principal components if ZCA whitening is applied)(data)for e in range(nb_epoch):    print('-'*40)    print('Epoch', e)    print('-'*40)    print("Training...")    # batch train with realtime data augmentation    progbar = generic_utils.Progbar(data.shape[0])    for X_batch, Y_batch in (data, label):        loss,accuracy = model.train(X_batch, Y_batch,accuracy=True)        (X_batch.shape[0], values=[("train loss", loss),("accuracy:", accuracy)] )"""。

什么是卷积神经网络？为什么它们很重要

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。

[1]  它包括卷积层(alternatingconvolutionallayer)和池层(poolinglayer)。卷积神经网络是近年发展起来，并引起广泛重视的一种高效识别方法。

20世纪60年代，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（ConvolutionalNeuralNetworks-简称CNN）。

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。

K.Fukushima在1980年提出的新识别机是卷积神经网络的第一个实现网络。随后，更多的科研工作者对该网络进行了改进。

其中，具有代表性的研究成果是Alexander和Taylor提出的“改进认知机”，该方法综合了各种改进方法的优点并避免了耗时的误差反向传播。

深度学习中的卷积网络到底怎么回事

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这两个概念实际上是互相交叉的，例如，卷积神经网络（Convolutionalneuralnetworks，简称CNNs）就是一种深度的监督学习下的机器学习模型，而深度置信网（DeepBeliefNets，简称DBNs）就是一种无监督学习下的机器学习模型。

深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。

深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。基于深信度网(DBN)提出非监督贪心逐层训练算法，为解决深层结构相关的优化难题带来希望，随后提出多层自动编码器深层结构。

此外Lecun等人提出的卷积神经网络是第一个真正多层结构学习算法，它利用空间相对关系减少参数数目以提高训练性能。

怎样用python构建一个卷积神经网络模型

上周末利用python简单实现了一个卷积神经网络，只包含一个卷积层和一个maxpooling层，pooling层后面的多层神经网络采用了softmax形式的输出。

实验输入仍然采用MNIST图像使用10个featuremap时，卷积和pooling的结果分别如下所示。

部分源码如下：[python] viewplain copy#coding=utf-8'''''Created on 2014年11月30日@author: Wangliaofan'''import numpyimport structimport matplotlib.pyplot as pltimport mathimport randomimport copy#testfrom BasicMultilayerNeuralNetwork import BMNN2def sigmoid(inX):if (-inX)== 0.0:return 999999999.999999999return 1.0/((-inX))def difsigmoid(inX):return sigmoid(inX)*(1.0-sigmoid(inX))def tangenth(inX):return (1.0*(inX)-1.0*(-inX))/(1.0*(inX)+1.0*(-inX))def cnn_conv(in_image, filter_map,B,type_func='sigmoid'):#in_image[num,feature map,row,col]=>in_image[Irow,Icol]#features map[k filter,row,col]#type_func['sigmoid','tangenth']#out_feature[k filter,Irow-row+1,Icol-col+1]shape_image=numpy.shape(in_image)#[row,col]#print "shape_image",shape_imageshape_filter=numpy.shape(filter_map)#[k filter,row,col]if shape_filter[1]>shape_image[0] or shape_filter[2]>shape_image[1]:raise Exceptionshape_out=(shape_filter[0],shape_image[0]-shape_filter[1]+1,shape_image[1]-shape_filter[2]+1)out_feature=numpy.zeros(shape_out)k,m,n=numpy.shape(out_feature)for k_idx in range(0,k):#rotate 180 to calculate convc_filter=numpy.rot90(filter_map[k_idx,:,:], 2)for r_idx in range(0,m):for c_idx in range(0,n):#conv_temp=numpy.zeros((shape_filter[1],shape_filter[2]))(in_image[r_idx:r_idx+shape_filter[1],c_idx:c_idx+shape_filter[2]],c_filter)(conv_temp)if type_func=='sigmoid':out_feature[k_idx,r_idx,c_idx]=sigmoid(sum_temp+B[k_idx])elif type_func=='tangenth':out_feature[k_idx,r_idx,c_idx]=tangenth(sum_temp+B[k_idx])else:raise Exceptionreturn out_featuredef cnn_maxpooling(out_feature,pooling_size=2,type_pooling="max"):k,row,col=numpy.shape(out_feature)max_index_Matirx=numpy.zeros((k,row,col))out_row=int(numpy.floor(row/pooling_size))out_col=int(numpy.floor(col/pooling_size))out_pooling=numpy.zeros((k,out_row,out_col))for k_idx in range(0,k):for r_idx in range(0,out_row):for c_idx in range(0,out_col):temp_matrix=out_feature[k_idx,pooling_size*r_idx:pooling_size*r_idx+pooling_size,pooling_size*c_idx:pooling_size*c_idx+pooling_size]out_pooling[k_idx,r_idx,c_idx](temp_matrix)max_index=numpy.argmax(temp_matrix)#print max_index#print max_index/pooling_size,max_index%pooling_sizemax_index_Matirx[k_idx,pooling_size*r_idx+max_index/pooling_size,pooling_size*c_idx+max_index%pooling_size]=1return out_pooling,max_index_Matirxdef poolwithfunc(in_pooling,W,B,type_func='sigmoid'):k,row,col=numpy.shape(in_pooling)out_pooling=numpy.zeros((k,row,col))for k_idx in range(0,k):for r_idx in range(0,row):for c_idx in range(0,col):out_pooling[k_idx,r_idx,c_idx]=sigmoid(W[k_idx]*in_pooling[k_idx,r_idx,c_idx]+B[k_idx])return out_pooling#out_feature is the out put of convdef backErrorfromPoolToConv(theta,max_index_Matirx,out_feature,pooling_size=2):k1,row,col=numpy.shape(out_feature)error_conv=numpy.zeros((k1,row,col))k2,theta_row,theta_col=numpy.shape(theta)if k1!=k2:raise Exceptionfor idx_k in range(0,k1):for idx_row in range( 0, row):for idx_col in range( 0, col):error_conv[idx_k,idx_row,idx_col]=\max_index_Matirx[idx_k,idx_row,idx_col]*\float(theta[idx_k,idx_row/pooling_size,idx_col/pooling_size])*\difsigmoid(out_feature[idx_k,idx_row,idx_col])return error_convdef backErrorfromConvToInput(theta,inputImage):k1,row,col=numpy.shape(theta)#print "theta",k1,row,coli_row,i_col=numpy.shape(inputImage)if row>i_row or col> i_col:raise Exceptionfilter_row=i_row-row+1filter_col=i_col-col+1detaW=numpy.zeros((k1,filter_row,filter_col))#the same with conv valid in matlabfor k_idx in range(0,k1):for idx_row in range(0,filter_row):for idx_col in range(0,filter_col):subInputMatrix=inputImage[idx_row:idx_row+row,idx_col:idx_col+col]#print "subInputMatrix",numpy.shape(subInputMatrix)#rotate theta 180#print numpy.shape(theta)theta_rotate=numpy.rot90(theta[k_idx,:,:], 2)#print "theta_rotate",theta_rotate(subInputMatrix,theta_rotate)detaW[k_idx,idx_row,idx_col](dotMatrix)detaB=numpy.zeros((k1,1))for k_idx in range(0,k1):detaB[k_idx](theta[k_idx,:,:])return detaW,detaBdef loadMNISTimage(absFilePathandName,datanum=60000):images=open(absFilePathandName,'rb')()index=0magic, numImages , numRows , numColumns = struct.unpack_from('>IIII' , buf , index)print magic, numImages , numRows , numColumnsindex += struct.calcsize('>IIII')if magic != 2051:raise Exceptiondatasize=int(784*datanum)datablock=">"+str(datasize)+"B"#nextmatrix=struct.unpack_from('>47040000B' ,buf, index)nextmatrix=struct.unpack_from(datablock ,buf, index)nextmatrix=numpy.array(nextmatrix)/255.0#nextmatrix=nextmatrix.reshape(numImages,numRows,numColumns)#nextmatrix=nextmatrix.reshape(datanum,1,numRows*numColumns)nextmatrix=nextmatrix.reshape(datanum,1,numRows,numColumns)return nextmatrix, numImagesdef loadMNISTlabels(absFilePathandName,datanum=60000):labels=open(absFilePathandName,'rb')()index=0magic, numLabels  = struct.unpack_from('>II' , buf , index)print magic, numLabelsindex += struct.calcsize('>II')if magic != 2049:raise Exceptiondatablock=">"+str(datanum)+"B"#nextmatrix=struct.unpack_from('>60000B' ,buf, index)nextmatrix=struct.unpack_from(datablock ,buf, index)nextmatrix=numpy.array(nextmatrix)return nextmatrix, numLabelsdef simpleCNN(numofFilter,filter_size,pooling_size=2,maxIter=1000,imageNum=500):decayRate=0.01MNISTimage,num1=loadMNISTimage("F:\Machine Learning\UFLDL\data\common\\train-images-idx3-ubyte",imageNum)print num1row,col=numpy.shape(MNISTimage[0,0,:,:])out_Di=numofFilter*((row-filter_size+1)/pooling_size)*((col-filter_size+1)/pooling_size)MLP=BMNN2.MuiltilayerANN(1,[128],out_Di,10,maxIter)MLP.setTrainDataNum(imageNum)MLP.loadtrainlabel("F:\Machine Learning\UFLDL\data\common\\train-labels-idx1-ubyte")MLP.initialweights()#MLP.printWeightMatrix()rng = numpy.random.RandomState(23455)W_shp = (numofFilter, filter_size, filter_size)W_bound = (numofFilter * filter_size * filter_size)W_k=rng.uniform(low=-1.0 / W_bound,high=1.0 / W_bound,size=W_shp)B_shp = (numofFilter,)B= numpy.asarray(rng.uniform(low=-.5, high=.5, size=B_shp))cIter=0while cIter。

卷积神经网络主要做什么用的？

卷积网络的特点主要是卷积核参数共享，池化操作。

参数共享的话的话是因为像图片等结构化的数据在不同的区域可能会存在相同的特征，那么就可以把卷积核作为detector，每一层detect不同的特征，但是同层的核是在图片的不同地方找相同的特征。

然后把底层的特征组合传给后层，再在后层对特征整合(一般深度网络是说不清楚后面的网络层得到了什么特征的)。而池化主要是因为在某些任务中降采样并不会影响结果。

所以可以大大减少参数量，另外，池化后在之前同样大小的区域就可以包含更多的信息了。综上，所有有这种特征的数据都可以用卷积网络来处理。

有卷积做视频的，有卷积做文本处理的(当然这两者由于是序列信号，天然更适合用lstm处理)另外，卷积网络只是个工具，看你怎么使用它，有必要的话你可以随意组合池化和卷积的顺序，可以改变网络结构来达到自己所需目的的，不必太被既定框架束缚。

CNN（卷积神经网络）是什么？

在数字图像处理的时候我们用卷积来滤波是因为我们用的卷积模版在频域上确实是高通低通带通等等物理意义上的滤波器。

然而在神经网络中，模版的参数是训练出来的，我认为是纯数学意义的东西，很难理解为在频域上还有什么意义，所以我不认为神经网络里的卷积有滤波的作用。接着谈一下个人的理解。

首先不管是不是卷积神经网络，只要是神经网络，本质上就是在用一层层简单的函数（不管是sigmoid还是Relu）来拟合一个极其复杂的函数，而拟合的过程就是通过一次次backpropagation来调参从而使代价函数最小。