深度卷积神经网络,卷积神经网络的参数

深度卷积神经网络,卷积神经网络的参数

除了计算机视觉领域，卷积神经网络还在语音处理和自然语言处理等领域展现出强大的能力。在语音处理中，卷积神经网络可用于语音识别和语音情感分析。在自然语言处本综述将最近的CNN 架构创新分为七个不同的类别，分别基于空间利用、深度、多路径、宽度、特征图利用、通道提升和注意力。原文：https://arxiv/abs/1901.06032 摘要：深度卷积神经网络(CNN)是

˙﹏˙ 图1 基本的深度卷积网络结构通过图1可知深度卷积神经网络主要是由输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层和输出层组成。以下将以人脸识别为例对网络的各个组成部分进行这是CNN(卷积神经网络)工作方式的大体概述，下面是具体细节。生物学连接首先介绍些背景。当你第一次听到卷积神经网络这一术语，可能会联想到神经科学或生物学，那就对了。可以这样

∪ω∪ 在深度学习中，卷积神经网络(CNN或ConvNet)是一类深度神经网络，最常用于分析视觉图像。CNN使用多层感知器的变体设计，需要最少的预处理。它们也被称为移位不变或空间不变人工神经网络卷积层(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？全连接层的方式

o(╯□╰)o 文章目录一、全局连接VS局部连接1.1 局部神经元连接的优势1.2 全连接网络的权重参数量1.3 神经网络的局部特征提取（卷积）二：感受野2.1 此外，需要注意到，目前卷积层已衍生出一些其他的卷积形式，例如上一章中提到的深度可分离卷积以及组卷积等。BN层，即批归一化层(Batch Normalization),主要用来

╯０╰ 在深度学习中，感受野加共享参数等价于卷积层（Convolutional Layer）。使用卷积层的神经网络被称为卷积神经网络（Convolutional Network）简写为CNN。卷积神经网络是专门为图像设答案是肯定的，这也是许多深度学习算法(包括CNN)的灵感来源。卷积神经网络-CNN 的基本原理典型的CNN 由3个部分构成：卷积层池化层全连接层如果简单来描述的话：卷积层负