卷积神经网络为什么适合图像处理？
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)。
卷积神经网络是近年发展起来，并引起广泛重视的一种高效识别方法。20世纪60年代，Hubel和Wiesel在研究猫脑皮层中用于局部敏感和方向选择的神经元时发现其独特的网络结构可以有效地降低反馈神经网络的复杂性，继而提出了卷积神经网络（Convolutional Neural Networks-简称CNN）。现在，CNN已经成为众多科学领域的研究热点之一，特别是在模式分类领域，由于该网络避免了对图像的复杂前期预处理，可以直接输入原始图像，因而得到了更为广泛的应用。 K.Fukushima在1980年提出的新识别机是卷积神经网络的第一个实现网络。随后，更多的科研工作者对该网络进行了改进。其中，具有代表性的研究成果是Alexander和Taylor提出的“改进认知机”，该方法综合了各种改进方法的优点并避免了耗时的误差反向传播。
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)。 卷积神经网络是近年发展起来，并引起广泛重视的一种高效识别方法。20世纪60年代，Hubel和Wiesel在研究猫脑皮层中用于局部敏感和方向选择的神经元时发现其独特的网络结构可以有效地降低反馈神经网络的复杂性，继而提出了卷积神经网络（Convolutional Neural Networks-简称CNN）。现在，CNN已经成为众多科学领域的研究热点之一，特别是在模式分类领域，由于该网络避免了对图像的复杂前期预处理，可以直接输入原始图像，因而得到了更为广泛的应用。 K.Fukushima在1980年提出的新识别机是卷积神经网络的第一个实现网络。随后，更多的科研工作者对该网络进行了改进。其中，具有代表性的研究成果是Alexander和Taylor提出的“改进认知机”，该方法综合了各种改进方法的优点并避免了耗时的误差反向传播。
而卷积神经网络能够用卷积的方式从原信息中提取"部分特定的信息(信息跟卷积核相关)",且对于二维的图像来说是原生支持的(不需要处理),这就保留了图像中的空间信息,而空间信息是具有可平移性质的.。
并且卷积神经网络的参数就只是卷积核的参数以及偏置(Bias),而卷积核的参数可以做到共享,卷积核也可以用多个,从多个角度对原图像解读。
这就是卷积神经网络的几个特点:局部感知,参数共享,多核,平移不变性正是因为这些特点,在图像领域处理上,卷积神经网络取代了人工神经网络。
卷积神经网络 (CNN) 是当今最流行的模型之一。这种神经网络计算模型使用多层感知器的变体，并包含一个或多个可以完全连接或池化的卷积层。这些卷积层创建了记录图像区域的特征图，该区域最终被分成矩形并发送出去进行非线性处理。
优点：
图像识别问题的非常高的准确性。自动检测重要特征，无需任何人工监督。权重共享。
缺点：
CNN 不对物体的位置和方向进行编码。缺乏对输入数据空间不变的能力。需要大量的训练数据。
神经网络优缺点,
优点：（1）具有自学习功能。例如实现图像识别时，只在先把许多不同的图像样板和对应的应识别的结果输入人工神经网络，网络就会通过自学习功能，慢慢学会识别类似的图像。自学习功能对于预测有特别重要的意义。预期未来的人工神经网络计算机将为人类提供经济预测、市场预测、效益预测，其应用前途是很远大的。（...
为什么有图卷积神经网络?
自2012年以来，深度学习在计算机视觉以及自然语言处理两个领域取得了巨大的成功。假设有一张图，要做分类，传统方法需要手动提取一些特征，比如纹理，颜色，或者一些更高级的特征。然后再把这些特征放到像随机森林等分类器，给到一个输出标签，告诉它是哪个类别。而深度学习是输入一张图，经过神经网络，直接...
深度卷积神经网络应用于量子计算机
量子计算机将用于什么用途？量子计算机有望在许多领域帮助解决难题，包括机器学习。本文详细讲述 量子计算机 上 卷积神经网络 （CNN）的理论实现。我们将此算法称为 QCNN ，我们证明了它可以比CNN 更快 地运行，并且精度 很高 。为此，我们必须提出 卷积积 的 量子形式 ，找到实现非线性和池化的方法，...
深度学习为什么加入卷积神经网络之后程序运行速度反而变慢了_百度知...
实际上对于同等规模的特征，卷积神经网络由于权重共享，极大地减少了训练参数，相比普通的神经网络肯定是更快的，只是因为卷积神经网络现在用来做更复杂的图像运算，让你感觉速度变慢了
前馈神经网络、BP神经网络、卷积神经网络的区别与联系
3、卷积神经网络：可应用于图像识别、物体识别等计算机视觉、自然语言处理、物理学和遥感科学等领域。联系：BP神经网络和卷积神经网络都属于前馈神经网络，三者都属于人工神经网络。因此，三者原理和结构相同。三、作用不同 1、前馈神经网络：结构简单，应用广泛，能够以任意精度逼近任意连续函数及平方可积函...
视觉-卷积层基础知识
1. 卷积层的组成和每层的作用 卷积神经网络（CNN）主要由卷积层、激活函数、池化层、全连接层组成。卷积层（Conv）：使用卷积核进行特征提取和特征映射 激活函数（Activation）：由于卷积也是一种线性运算，因此需要增加非线性映射 池化层（Pool）：对输入的特征图进行压缩，一方面使特征图变小，简化网络...
卷积神经网络每一层反向传导的权重和正向为什么相同
在反向传播时，误差通过卷积操作反向传播到上一层时，也采用相同的卷积核进行计算，因此权重更新也是相同的，与前向传播相同。2、权值共享：卷积操作中的卷积核中的权值在不同的位置使用相同的值，这样可以大大减少需要训练的参数量，同时也有助于提高模型的泛化能力。由于权值共享的存在，卷积神经网络中每...
经典深度神经网络架构解析 - VGG,ResNet,Inception
相比于 VGG Net，Inception 网络不再是基本的卷积神经网络的堆叠，取而代之的是对不同变体的 Inception Module 进行叠加。尽管从结构上 Inception 网络更加复杂，但由于大量的使用了 1x1 的卷积核，使得参数量居然比 VGG 还要小。在此我们除了盲目复杂化网络以外，一个不可避免的问题是：为什么 Inception...
为什么卷积神经网络很快就收敛了
可能是因为你网络参数少，或者学习速度比较大
为什么在卷积神经网络中全连接层4096维特征向量
通常为了计算的优化等缘故，维度一般取2的指数。全连接层后续计算loss，总共类别应该会有上千类，所以之前的layer最好也是1000这种规模，所以一般取1024,2048,4096等。通过在数据集上进行测试，可以跑出来一个结果比较好的网络结构
班侄氯化： 卷积神经网络有以下几种应用可供研究: 1、基于卷积网络的形状识别 物体的形状是人的视觉系统分析和识别物体的基础,几何形状是物体的本质特征的表现,并具有平移、缩放和旋转不变等特点,所以在模式识别领域,对于形状的分析和识别...
望奎县15990849087： 什么是卷积神经网络?为什么它们很重要 - ？
班侄氯化： 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). ...
望奎县15990849087： 目前进行图像处理,通常使用什么神经网络 - ？
班侄氯化： 图像处理最常用的是卷积神经网络(CNN),有时也会用到生成式对抗神经网络(GAN).
望奎县15990849087： 为什么有图卷积神经网络? - ？
班侄氯化： 本质上说,世界上所有的数据都是拓扑结构,也就是网络结构,如果能够把这些网络数据真正的收集、融合起来,这确实是实现了AI智能的第一步.所以,如何利用深度学习处理这些复杂的拓扑数据,如何开创新的处理图数据以及知识图谱的智...
望奎县15990849087： 为什么要对图像卷积处理 - ？
班侄氯化： 图像的卷积是对图像处理的一个基本方法,FFT变换以及其他变换都市基于此的,经过变换以后 的图片往往能减除图像的噪声,比原图像易于处理,分析
望奎县15990849087： 什么样的数据适合用卷积神经网络处理 - ？
班侄氯化： 当然是图像了,具体点说就是一个数据点,跟它的上下左右数据有关联的话,就适合用卷积.
望奎县15990849087： 层有什么用处,以及是如何实现的 - ？
班侄氯化： 1.卷积神经网络简介 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...
望奎县15990849087： 如何通过人工神经网络实现图像识别 - ？
班侄氯化： 神经网络实现图像识别的过程很复杂.但是大概过程很容易理解.我也是节选一篇图像识别技术的文章,大概说一下.图像识别技术主要是通过卷积神经网络来实现的.这种神经网络的优势在于,它利用了“同一图像中相邻像素的强关联性和强...
望奎县15990849087： 现阶段在图像语义分割方面,哪些神经网络算法比较流行 - ？
班侄氯化： 卷积神经网络以其局部权值共享的特殊结构在语音识别和图像处理方面有着独特的优越性,其布局更接近于实际的生物神经网络,权值共享降低了网络的复杂性,特别是多维输入向量的图像可以直接输入网络这一特点避免了特征提取和分类过程中数据重建的复杂度.
望奎县15990849087： 假设面试官什么都不懂,详细解释cnn的原理 - ？
班侄氯化： 卷积神经网络是近年发展起来,并引起广泛重视的一种高效识别方法.20世纪60年代,Hubel和Wiesel在研究猫脑皮层中用于局部敏感和方向选择的神经元时发现其独特的网络结构可以有效地降低反馈神经网络的复杂性,继而提出了卷积神经网...
