卷积神经网络的基本概念,卷积神经网络的基本原理

卷积神经网络的基本概念,卷积神经网络的基本原理

卷积神经网络(CNN),是一种专门用来处理具有类似网格结构的数据的神经网络。卷积网络是指那些至少在网络的一层中使用卷积运算来替代一般的矩阵乘法运算的神经网络。卷积神经网络的卷积神经网络是一种带有卷积结构的深度神经网络，卷积结构可以减少深层网络占用的内存量，其三个关键的操作，其一是局部感受野，其二是权值共享，其三是pooling 层，有效的减少了网络的

˙０˙ ⼀、卷积神经⽹络的基本概念卷积神经⽹络与普通神经⽹络的区别在于，卷积神经⽹络包含了⼀个由卷积层和⼦采样层（池化层）构成的特征抽取器。在卷积神经⽹络的卷积层中，⼀卷积神经网络采用了三种基本概念：局部感受野(local receptive fields), 共享权重(shared weights) 混合(pooling) 局部感受野这次不把每个输入像素连接到每个隐藏神经元。相反，我

＋ω＋ 在卷积神经网络的卷积层中，一个神经元只与部分邻层神经元连接。在CNN的一个卷积层中，通常包含若干个特征平面(featureMap),每个特征平面由一些矩形排列的的神经元组成，同一特征平面的2.1 卷积神经网络(CNN),是一种带有卷积结构的深度神经网络那，什么是卷积结构？卷积结构可以减少深层网络占用的内存量。卷积结构有三个关键的操作，其一是局部感受野，其二是权值共

⊙▽⊙ 三个基本层卷积层(Convolutional Layer) 上文提到我们用传统的三层神经网络需要大量的参数，原因在于每个神经元都和相邻层的神经元相连接，但是思考一下，这种连接方式是必须的吗？全1. 卷积神经网络概念人工神经网络(Artificial Neural Networks,ANN)是一种模拟生物神经系统的结构和行为，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。ANN通过调整内部神经元与神经元