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cnn神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，什么是CNN

來源：整理時(shí)間：2023-09-07 11:53:43 編輯：智能門戶手機(jī)版

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1，什么是CNN
2，什么是cnn
3，CNN算法的神經(jīng)元指的是什么
4，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入應(yīng)該是什么類型的
5，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)tensorflow怎么讀取圖像
6，如何使用TensorFlow實(shí)現(xiàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

1，什么是CNN

美國(guó)的電視臺(tái)??！MD炸了他！

美國(guó)有線新聞網(wǎng)

什么是CNN

2，什么是cnn

美國(guó)有線電視新聞網(wǎng)--Cable News Network的英文縮寫

什么是cnn

3，CNN算法的神經(jīng)元指的是什么

CNN是指卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)嗎？神經(jīng)元就是指一個(gè)帶權(quán)重W和偏置B，以及激活方程f的一個(gè)單元輸入I和輸出O的關(guān)系是 O = f(WI+B)

CNN算法的神經(jīng)元指的是什么

4，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入應(yīng)該是什么類型的

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network,CNN）是一種前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它的人工神經(jīng)元可以響應(yīng)一部分覆蓋范圍內(nèi)的周圍單元，對(duì)于大型圖像處理有出色表現(xiàn)。[1] 它包括卷積層(alternating convolutional layer)和池層(pooling layer)。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是近年發(fā)展起來，并引起廣泛重視的一種高效識(shí)別方法。20世紀(jì)60年代，Hubel和Wiesel在研究貓腦皮層中用于局部敏感和方向選擇的神經(jīng)元時(shí)發(fā)現(xiàn)其獨(dú)特的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可以有效地降低反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性，繼而提出了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks-簡(jiǎn)稱CNN）?，F(xiàn)在，CNN已經(jīng)成為眾多科學(xué)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一，特別是在模式分類領(lǐng)域，由于該網(wǎng)絡(luò)避免了對(duì)圖像的復(fù)雜前期預(yù)處理，可以直接輸入原始圖像，因而得到了更為廣泛的應(yīng)用。 K.Fukushima在1980年提出的新識(shí)別機(jī)是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的第一個(gè)實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)。隨后，更多的科研工作者對(duì)該網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了改進(jìn)。其中，具有代表性的研究成果是Alexander和Taylor提出的“改進(jìn)認(rèn)知機(jī)”，該方法綜合了各種改進(jìn)方法的優(yōu)點(diǎn)并避免了耗時(shí)的誤差反向傳播。

5，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)tensorflow怎么讀取圖像

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（convolutionalneuralnetwork,CNN），最早是19世紀(jì)60年代，生物學(xué)家對(duì)貓視覺皮層研究發(fā)現(xiàn)：每個(gè)視覺神經(jīng)元只會(huì)處理一小塊區(qū)域是視覺圖像，即感受野。后來到了80年代，日本科學(xué)家提出了神經(jīng)認(rèn)知機(jī)（Neocognitron）的概念，也可以算作是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最初的實(shí)現(xiàn)原型，在CS231n的課上說過，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不是一夜產(chǎn)生的，從這個(gè)發(fā)展過程中我們就可以看出，確實(shí)是這樣的。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的要點(diǎn)就是局部連接（LocalConnection）、權(quán)值共享（Weightsharing）和池化層（Pooling）中的降采樣（Down-Sampling）。比如下面是tensorflow卷積定義relu(W*X+B)W矩陣*X矩陣+B矩陣=W權(quán)重variable變量*X(placeholder占位符外部輸入)variable變量+B偏重變量，因?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)會(huì)自動(dòng)不斷地計(jì)算loss損失BP來調(diào)整wb所以wb初始化可以隨便全部都是0都行，所以其實(shí)就是X以及Y對(duì)于X來說其實(shí)我們知道就是我們圖像數(shù)據(jù)Y是圖像的標(biāo)簽，但是Y需要轉(zhuǎn)為數(shù)學(xué)可以計(jì)算的值，所以采用one-hot數(shù)組記錄標(biāo)簽的索引就行，比如xx1xx2xx3相應(yīng)的y1=[1,0,0]y2=[010]y3=[001]那么其實(shí)就是X圖像的像素通過外部輸入placeholder占位符Y值外部輸入通過placeholder占位符我們知道W*X矩陣相乘必須符合MXNNXM=MXM也就是說W的列必須與X的行數(shù)目相同這是要注意的，所以上一張shape來規(guī)范維度計(jì)算，下面是一個(gè)卷積層定義relu(wx+b)下面是tensorflow來表示relu(wx+b)的公式其中要注意參數(shù)strides是卷積滑動(dòng)的步長(zhǎng)你可以配置的系數(shù)，下面繼續(xù)講X[None,w*h]對(duì)于每一個(gè)w*h是一個(gè)矩陣每一層的w也是一個(gè)矩陣每一層的b也是一個(gè)矩陣，每一層的輸出y1也是一個(gè)矩陣y=[w*h]*w+b為了減少系數(shù)，我們使用卷積，把它轉(zhuǎn)換成MXN的值，這里就是跟全連接層的不同，使用了卷積轉(zhuǎn)換成了一個(gè)MXN的卷積特征而全連接層就是y=wx+b(這里省略了那些relu(wx+b)tanh(wx+b))所以我們現(xiàn)在來看看每一層的w定義因?yàn)榫矸e層的w是需要與w*h提取的MXK來做矩陣相乘所以他是跟卷積核相關(guān)以及輸入輸出相關(guān)，對(duì)于每一張圖像

6，如何使用TensorFlow實(shí)現(xiàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

沒有卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的說法，只有卷積核的說法。電腦圖像處理的真正價(jià)值在于：一旦圖像存儲(chǔ)在電腦上，就可以對(duì)圖像進(jìn)行各種有效的處理。如減小像素的顏色值，可以解決曝光過度的問題，模糊的圖像也可以進(jìn)行銳化處理，清晰的圖像可以使用模糊處理模擬攝像機(jī)濾色鏡產(chǎn)生的柔和效果。用Photoshop等圖像處理軟件，施展的魔法幾乎是無(wú)止境的。四種基本圖像處理效果是模糊、銳化、浮雕和水彩。?這些效果是不難實(shí)現(xiàn)的，它們的奧妙部分是一個(gè)稱為卷積核的小矩陣。這個(gè)3*3的核含有九個(gè)系數(shù)。為了變換圖像中的一個(gè)像素，首先用卷積核中心的系數(shù)乘以這個(gè)像素值，再用卷積核中其它八個(gè)系數(shù)分別乘以像素周圍的八個(gè)像素，最后把這九個(gè)乘積相加，結(jié)果作為這個(gè)像素的值。對(duì)圖像中的每個(gè)像素都重復(fù)這一過程，對(duì)圖像進(jìn)行了過濾。采用不同的卷積核，就可以得到不同的處理效果。?用PhotoshopCS6，可以很方便地對(duì)圖像進(jìn)行處理。模糊處理——模糊的卷積核由一組系數(shù)構(gòu)成，每個(gè)系數(shù)都小于1，但它們的和恰好等于1，每個(gè)像素都吸收了周圍像素的顏色，每個(gè)像素的顏色分散給了它周圍的像素，最后得到的圖像中，一些刺目的邊緣變得柔和。銳化卷積核中心的系數(shù)大于1，周圍八個(gè)系數(shù)和的絕對(duì)值比中間系數(shù)小1，這將擴(kuò)大一個(gè)像素與之周圍像素顏色之間的差異，最后得到的圖像比原來的圖像更清晰。浮雕卷積核中的系數(shù)累加和等于零，背景像素的值為零，非背景像素的值為非零值。照片上的圖案好像金屬表面的浮雕一樣，輪廓似乎凸出于其表面。要進(jìn)行水彩處理，首先要對(duì)圖像中的色彩進(jìn)行平滑處理，把每個(gè)像素的顏色值和它周圍的二十四個(gè)相鄰的像素顏色值放在一個(gè)表中，然后由小到大排序，把表中間的一個(gè)顏色值作為這個(gè)像素的顏色值。然后用銳化卷積核對(duì)圖像中的每個(gè)像素進(jìn)行處理，以使得輪廓更加突出，最后得到的圖像很像一幅水彩畫。我們把一些圖像處理技術(shù)結(jié)合起來使用，就能產(chǎn)生一些不常見的光學(xué)效果，例如光暈等等。希望我能幫助你解疑釋惑。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（convolutionalneuralnetwork,cnn），最早是19世紀(jì)60年代，生物學(xué)家對(duì)貓視覺皮層研究發(fā)現(xiàn)：每個(gè)視覺神經(jīng)元只會(huì)處理一小塊區(qū)域是視覺圖像，即感受野。后來到了80年代，日本科學(xué)家提出了神經(jīng)認(rèn)知機(jī)（neocognitron）的概念，也可以算作是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最初的實(shí)現(xiàn)原型，在cs231n的課上說過，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不是一夜產(chǎn)生的，從這個(gè)發(fā)展過程中我們就可以看出，確實(shí)是這樣的。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的要點(diǎn)就是局部連接（localconnection）、權(quán)值共享（weightsharing）和池化層（pooling）中的降采樣（down-sampling）。比如下面是tensorflow卷積定義relu(w*x+b)w矩陣*x矩陣+b矩陣=w權(quán)重variable變量*x(placeholder占位符外部輸入)variable變量+b偏重變量，因?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)會(huì)自動(dòng)不斷地計(jì)算loss損失bp來調(diào)整wb所以wb初始化可以隨便全部都是0都行，所以其實(shí)就是x以及y對(duì)于x來說其實(shí)我們知道就是我們圖像數(shù)據(jù)y是圖像的標(biāo)簽，但是y需要轉(zhuǎn)為數(shù)學(xué)可以計(jì)算的值，所以采用one-hot數(shù)組記錄標(biāo)簽的索引就行，比如xx1xx2xx3相應(yīng)的y1=[1,0,0]y2=[010]y3=[001]那么其實(shí)就是x圖像的像素通過外部輸入placeholder占位符y值外部輸入通過placeholder占位符我們知道w*x矩陣相乘必須符合mxnnxm=mxm也就是說w的列必須與x的行數(shù)目相同這是要注意的，所以上一張shape來規(guī)范維度計(jì)算，下面是一個(gè)卷積層定義relu(wx+b)下面是tensorflow來表示relu(wx+b)的公式其中要注意參數(shù)strides是卷積滑動(dòng)的步長(zhǎng)你可以配置的系數(shù)，下面繼續(xù)講x[none,w*h]對(duì)于每一個(gè)w*h是一個(gè)矩陣每一層的w也是一個(gè)矩陣每一層的b也是一個(gè)矩陣，每一層的輸出y1也是一個(gè)矩陣y=[w*h]*w+b為了減少系數(shù)，我們使用卷積，把它轉(zhuǎn)換成mxn的值，這里就是跟全連接層的不同，使用了卷積轉(zhuǎn)換成了一個(gè)mxn的卷積特征而全連接層就是y=wx+b(這里省略了那些relu(wx+b)tanh(wx+b))所以我們現(xiàn)在來看看每一層的w定義因?yàn)榫矸e層的w是需要與w*h提取的mxk來做矩陣相乘所以他是跟卷積核相關(guān)以及輸入輸出相關(guān)，對(duì)于每一張圖像

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5，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)tensorflow怎么讀取圖像

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