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一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡cnn和 dnn 有什么區(qū)別

來源：整理時間：2024-12-28 23:29:29 編輯：智能門戶手機版

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1，介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡cnn和 dnn 有什么區(qū)別
2，CNNs卷積神經(jīng)網(wǎng)絡算法最后輸出的是什么一維向量和原始輸入圖
3，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡pooling層有什么用
4，什么是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡為什么它們很重要
5，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡具體怎樣訓練
6，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡為什么具有扭曲和旋轉不變性

1，介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡cnn和 dnn 有什么區(qū)別

CNN是指卷積神經(jīng)網(wǎng)絡嗎？神經(jīng)元就是指一個帶權重W和偏置B，以及激活方程f的一個單元輸入I和輸出O的關系是 O = f(WI+B)

介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡cnn和 dnn 有什么區(qū)別

2，CNNs卷積神經(jīng)網(wǎng)絡算法最后輸出的是什么一維向量和原始輸入圖

看你的目的是什么了，一般傳統(tǒng)分類的輸出是圖片的種類，也就是你說的一維向量，前提是你輸入圖像是也是一維的label。如果你輸入的是一個矩陣的label，也可以通過調(diào)整網(wǎng)絡的kernel達到輸出一個矩陣的labels。

http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8781543這個上面有再看看別人怎么說的。

CNNs卷積神經(jīng)網(wǎng)絡算法最后輸出的是什么一維向量和原始輸入圖

3，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡pooling層有什么用

pooling理論在于，圖像中相鄰位置的像素是相關的。對一幅圖像每隔一行采樣，得到的結果依然能看。經(jīng)過一層卷積以后，輸入的圖像尺寸變化不大，只是縮小了卷積核-1。根據(jù)相鄰數(shù)據(jù)的相關性，在每個nxn區(qū)域內(nèi)，一般2x2，用一個數(shù)代表原來的4個數(shù)，這樣能把數(shù)據(jù)縮小4倍，同時又不會損失太多信息。一副24*24的圖像。用5*5卷積核卷積，結果是20*20（四周各-2），經(jīng)過2*2池化，變成10*10.通過池化，數(shù)據(jù)規(guī)模進一步縮小，訓練所需時間從而降低。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡pooling層有什么用

4，什么是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡為什么它們很重要

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（Convolutional Neural Network,CNN）是一種前饋神經(jīng)網(wǎng)絡，它的人工神經(jīng)元可以響應一部分覆蓋范圍內(nèi)的周圍單元，對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)絡是近年發(fā)展起來，并引起廣泛重視的一種高效識別方法。20世紀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)元時發(fā)現(xiàn)其獨特的網(wǎng)絡結構可以有效地降低反饋神經(jīng)網(wǎng)絡的復雜性，繼而提出了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（Convolutional Neural Networks-簡稱CNN）?，F(xiàn)在，CNN已經(jīng)成為眾多科學領域的研究熱點之一，特別是在模式分類領域，由于該網(wǎng)絡避免了對圖像的復雜前期預處理，可以直接輸入原始圖像，因而得到了更為廣泛的應用。 K.Fukushima在1980年提出的新識別機是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的第一個實現(xiàn)網(wǎng)絡。隨后，更多的科研工作者對該網(wǎng)絡進行了改進。其中，具有代表性的研究成果是Alexander和Taylor提出的“改進認知機”，該方法綜合了各種改進方法的優(yōu)點并避免了耗時的誤差反向傳播。

5，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡具體怎樣訓練

注意：訓練樣本和測試樣本是不一樣的。判斷正確和錯誤，主要是看能不能通過訓練分析機以及是否在誤差內(nèi)。正確率的得出：對測試樣本進行測試，看看識別出來的有哪些，除以測試樣本的總數(shù)即可。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡有以下幾種應用可供研究： 1、基于卷積網(wǎng)絡的形狀識別物體的形狀是人的視覺系統(tǒng)分析和識別物體的基礎，幾何形狀是物體的本質(zhì)特征的表現(xiàn)，并具有平移、縮放和旋轉不變等特點，所以在模式識別領域，對于形狀的分析和識別具有十分重要的意義，而二維圖像作為三維圖像的特例以及組成部分，因此二維圖像的識別是三維圖像識別的基礎。 2、基于卷積網(wǎng)絡的人臉檢測卷積神經(jīng)網(wǎng)絡與傳統(tǒng)的人臉檢測方法不同，它是通過直接作用于輸入樣本，用樣本來訓練網(wǎng)絡并最終實現(xiàn)檢測任務的。它是非參數(shù)型的人臉檢測方法，可以省去傳統(tǒng)方法中建模、參數(shù)估計以及參數(shù)檢驗、重建模型等的一系列復雜過程。本文針對圖像中任意大小、位置、姿勢、方向、膚色、面部表情和光照條件的人臉。 3、文字識別系統(tǒng) 在經(jīng)典的模式識別中，一般是事先提取特征。提取諸多特征后，要對這些特征進行相關性分析，找到最能代表字符的特征，去掉對分類無關和自相關的特征。然而，這些特征的提取太過依賴人的經(jīng)驗和主觀意識，提取到的特征的不同對分類性能影響很大，甚至提取的特征的順序也會影響最后的分類性能。同時，圖像預處理的好壞也會影響到提取的特征。

6，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡為什么具有扭曲和旋轉不變性

除非是做了數(shù)據(jù)增強，要不然卷積神經(jīng)網(wǎng)絡幾乎不具有扭曲和旋轉不變性能稍微起點作用的max_polling，但是也只有小范圍的扭曲和旋轉不變性。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡有以下幾種應用可供研究：1、基于卷積網(wǎng)絡的形狀識別物體的形狀是人的視覺系統(tǒng)分析和識別物體的基礎，幾何形狀是物體的本質(zhì)特征的表現(xiàn)，并具有平移、縮放和旋轉不變等特點，所以在模式識別領域，對于形狀的分析和識別具有十分重要的意義，而二維圖像作為三維圖像的特例以及組成部分，因此二維圖像的識別是三維圖像識別的基礎。2、基于卷積網(wǎng)絡的人臉檢測卷積神經(jīng)網(wǎng)絡與傳統(tǒng)的人臉檢測方法不同，它是通過直接作用于輸入樣本，用樣本來訓練網(wǎng)絡并最終實現(xiàn)檢測任務的。它是非參數(shù)型的人臉檢測方法，可以省去傳統(tǒng)方法中建模、參數(shù)估計以及參數(shù)檢驗、重建模型等的一系列復雜過程。本文針對圖像中任意大小、位置、姿勢、方向、膚色、面部表情和光照條件的人臉。3、文字識別系統(tǒng)在經(jīng)典的模式識別中，一般是事先提取特征。提取諸多特征后，要對這些特征進行相關性分析，找到最能代表字符的特征，去掉對分類無關和自相關的特征。然而，這些特征的提取太過依賴人的經(jīng)驗和主觀意識，提取到的特征的不同對分類性能影響很大，甚至提取的特征的順序也會影響最后的分類性能。同時，圖像預處理的好壞也會影響到提取的特征。

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