卷积神经网络的三个思想根源包括:局部性、____、 ____。
卷积神经网络的三个思想根源，分别是局部感受野、权值共享和池化。
1、局部感受野：这个思想是基于生物学视觉系统的工作原理，即视网膜上的每个神经元只能感受到有限的区域，这个感受区域被称为局部感受野。在卷积神经网络中，同样也采用了这个思想，每个卷积核只对输入数据的一个特定区域进行卷积操作，这样可以提取局部的特征。
2、权值共享：权值共享是指卷积神经网络中，每个卷积核在输入数据的不同位置都使用相同的权值，这样可以减少网络的参数量，同时也可以避免过拟合现象。这个思想的启发来自于人类视觉系统中视觉神经元的工作方式，即每个神经元对不同的视觉输入都使用相同的权重。
3、池或滚化：池化是卷积神经网络中的一种降维技术，它可以在不影响特征图中主要信息的情况下，将特征图的尺寸和参数量减少。常见的池化方式有最大池化和平均池化，它们分别取输入区域中的最大值和平均值作为输出。这个思想的起源也是来自于生物学视觉系统，即人类视网膜中的视觉神经元会对局部的视觉输入做最大化。
卷积神经网络的特点
1、局部感知性：CNN中的每个神经元只对输入图像的局部区域进行处理，这种局部感知性使得CNN能够自动捕捉图像的局部特征。这个特性也使得CNN比起衫缺余传统的神经网络更加适合处理图像等数据类扮哗型。
2、参数共享：CNN中的多个神经元共享一组权重参数，这种参数共享的机制使得CNN的模型参数大大减少，从而在避免了过拟合的同时，提高了模型的训练速度和效果。
3、池化：CNN中的池化层可以对卷积之后的特征图进行降维处理，减少模型的参数量和计算量，同时在一定程度上可以防止过拟合。
4、多层结构：CNN可以有多个卷积层和池化层，每个卷积层和池化层都是对前一层的输出进行处理，最终得到的特征图形象地描述了输入图像的特征信息。
5、逐层提取特征：CNN采用了一种图像特征的“分层提取”思路，即先通过一个简单的卷积层来提取最基本的特征，然后逐渐深入到后续的卷积层中提取更加复杂和抽象的特征信息。
卷积神经网络的三个思想根源包括:局部性、___、 ___。
卷积神经网络的三个思想根源，分别是局部感受野、权值共享和池化。1、局部感受野：这个思想是基于生物学视觉系统的工作原理，即视网膜上的每个神经元只能感受到有限的区域，这个感受区域被称为局部感受野。在卷积神经网络中，同样也采用了这个思想，每个卷积核只对输入数据的一个特定区域进行卷积操作，这样可以...
神经网络:卷积神经网络(CNN)
神经网络有三个要素: 拓扑结构、连接方式、学习规则 神经网络的拓扑结构 :神经网络的单元通常按照层次排列,根据网络的层次数,可以将神经网络分为单层神经网络、两层神经网络、三层神经网络等。结构简单的神经网络,在学习时收敛的速度快,但准确度低。 神经网络的层数和每层的单元数由问题的复杂程度而定。问题越复杂,...
卷积神经网络的结构
2、目前的卷积神经网络一般是由卷积层、汇聚层和全连接层交叉堆叠而成的前馈神经网络，使用反向传播算法进行训练。卷积神经网络有三个结构上的特性：局部连接，权重共享以及汇聚。这些特性使卷积神经网络具有一定程度上的平移、缩放和旋转不变性。3、卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks，CNN)是一种前馈神...
神经网络包括卷积层,还包括哪些层
1、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。2、卷积神经网络的基本结构由以下几个部分组成：输入层，卷积层，池化层，激活函数层和全连接层。3、目前的卷积神经网络一般是由卷积层、汇聚层和全连...
卷积神经网络通俗理解
卷积神经网络(CNN)-输入层 ①CNN的输入层的输入格式保留了图片本身的结构。②对于黑白的28×28的图片，CNN的输入是一个28×28的二维神经元。③对于RGB格式的28×28图片，CNN的输入则是一个3×28×28的三维神经元（RGB中的每一个颜色通道都有一个28×28的矩阵）2）卷积神经网络(CNN)-卷积层 感...
CNN网络简介
下图展示了一个具有一个隐含层的神经网络。其对应的公式如下:比较类似的,可以拓展到有2,3,4,5,…个隐含层。 神经网络的训练方法也同Logistic类似,不过由于其多层性,还需要利用链式求导法则对隐含层的节点进行求导,即梯度下降+链式求导法则,专业名称为反向传播。关于训练算法,本文暂不涉及。 2 卷积神经网络 在图像...
?什么是卷积、卷积神经网络?
卷积、卷积神经网络介绍如下：一、卷积简介 在泛函分析中，卷积、旋积或褶积是通过两个函数f和g生成第三个函数的一种数学运算，其本质是一种特殊的积分变换，表征函数f与g经过翻转和平移的重叠部分函数值乘积对重叠长度的积分。将参加卷积的一个函数看作区间的指示函数，卷积还可以看作是“滑动平均”的...
卷积神经网络结构由哪几部分组成
卷积神经网络主要结构有：卷积层、池化层、和全连接层组词。一、卷积层 卷积核是一系列的滤波器，用来提取某一种特征我们用它来处理一个图片，当图像特征与过滤器表示的特征相似时，卷积操作可以得到一个比较大的值。当图像特征与过滤器不相似时，卷积操作可以得到一个比较小的值，实际上，卷积的结果...
神经网络算法三大类
具体如下：1、多层感知机，一种前馈人工神经网络模型，其将输入的多个数据集映射到单一的输出的数据集上，也称为全连接神经网络。2、卷积神经网络核心是卷积层，是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络算法之一。3、残差收缩网络，残差收缩网络是卷积神经网络的改进，引入了软阈值化，更适合强噪...
卷积神经网络的结构
连接性 卷积神经网络中卷积层间的连接被称为稀疏连接（sparse connection），即相比于前馈神经网络中的全连接，卷积层中的神经元仅与其相邻层的部分，而非全部神经元相连。具体地，卷积神经网络第l层特征图中的任意一个像素都仅是l-1层中卷积核所定义的感受野内的像素的线性组合。卷积神经网络的稀疏连接...
东郭霭奥扎： 卷积神经网络(Convolutional Neural Network,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(alternating convolutional layer)和池层(pooling layer). ...
