卷积神经网络主要做什么用的？
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。
池化操作(Pooling)是CNN中非常常见的一种操作，Pooling层是模仿人的视觉系统对数据进行降维，池化操作通常也叫做子采样(Subsampling)或降采样(Downsampling)，在构建卷积神经网络时，往往会用在卷积层之后，通过池化来降低卷积层输出的特征维度，有效减少网络参数的同时还可以防止过拟合现象。
主要功能有以下几点：
抑制噪声，降低信息冗余
提升模型的尺度不变性、旋转不变形
降低模型计算量
防止过拟合
参数共享的话的话是因为像图片等结构化的数据在不同的区域可能会存在相同的特征，那么就可以把卷积核作为detector，每一层detect不同的特征，但是同层的核是在图片的不同地方找相同的特征。然后把底层的特征组合传给后层，再在后层对特征整合(一般深度网络是说不清楚后面的网络层得到了什么特征的)。
而池化主要是因为在某些任务中降采样并不会影响结果。所以可以大大减少参数量，另外，池化后在之前同样大小的区域就可以包含更多的信息了。
综上，所有有这种特征的数据都可以用卷积网络来处理。有卷积做视频的，有卷积做文本处理的(当然这两者由于是序列信号，天然更适合用lstm处理)
另外，卷积网络只是个工具，看你怎么使用它，有必要的话你可以随意组合池化和卷积的顺序，可以改变网络结构来达到自己所需目的的，不必太被既定框架束缚。
用来做人脸识别或者图像分类（比如各种植物，动物按名称分类）等
卷积神经网络是干嘛的
1. 卷积神经网络（CNN）是深度学习领域的一种核心算法，它包含卷积计算并具有深层结构。2. CNN以其阶层结构对输入信息进行平移不变处理，这使得它能够在图像识别等领域表现出色。3. CNN的研究起源于20世纪80至90年代，当时的时间延迟网络和LeNet-5是最早的CNN形式。4. 进入21世纪后，随着深度学习理论...
卷积神经网络的应用领域包括
卷积神经网络应用领域包括如下：1、自然语言处理：CNN可以用于自然语言处理任务，例如文本分类、情感分析、语言模型等。通过将文本转换为矩阵形式，CNN可以学习文本中的特征并对其进行分类或生成。2、图像识别和处理：CNN在图像识别领域的表现已被广泛证实。例如，在MNIST手写数字识别任务中，CNN可以准确地区分和...
cnn是什么
卷积神经网络是一种深度学习的算法模型，主要应用于图像处理和计算机视觉领域。它通过模拟人脑神经系统的结构和工作原理，实现对图像的高效处理。CNN的主要功能包括特征提取和分类识别，通过逐层卷积和池化操作，能够从原始图像中自动提取出有用的特征信息，并进行学习和识别。此外，CNN还具有很好的鲁棒性和泛化...
什么是卷积神经网络
卷积神经网络是一种深度学习的算法模型，特别适用于处理图像、视频等二维数据。这是一种包含卷积计算的深度神经网络。卷积神经网络主要由输入层、卷积层、激活层、池化层和全连接层等组成。其独特之处在于，卷积层能够捕捉图像的局部特征。这一功能得益于卷积核的使用，这些卷积核在输入数据上执行卷积操作，...
卷积神经网络是干嘛的
卷积神经网络是干嘛的 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络(Feedforward Neural Networks)，是深度学习(deep learning)的代表算法之一。卷积神经网络具有表征学习(representation learning)能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类(shift-...
cnn是什么意思啊
卷积神经网络是一种深度学习算法，主要用于处理图像和视频等二维数据。它通过模拟人脑视觉系统的神经元结构，对输入数据进行层次化的特征提取和分类。卷积神经网络广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域。具体来说，CNN主要由卷积层、池化层和全连接层等基本结构组成。卷积层通过卷积运算提取输入...
神经网络卷积层的作用是什么?
卷积层的主要作用如下：卷积层是卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）中的核心组成部分，其主要作用是从输入数据中提取特征并进行特征映射。1.特征提取：卷积层通过卷积运算从输入数据（如图像）中提取局部特征。卷积运算涉及一个小的可训练的卷积核（也称为滤波器）在输入数据上滑动，计算每个位置...
卷积对于什么领域或行业具有重要意义?
卷积在许多领域和行业中都具有重要意义。以下是一些主要的应用领域：1.计算机视觉：卷积神经网络（CNN）是计算机视觉领域的核心技术，广泛应用于图像识别、目标检测、语义分割等任务。通过卷积操作，CNN能够自动学习图像中的特征表示，从而实现对图像内容的理解和分析。2.语音识别：卷积神经网络也被应用于语音...
神经网络的应用有哪些?
神经网络的应用非常广泛，主要包括以下几个方面：1. 图像处理 神经网络在图像处理领域有着广泛应用。通过训练，神经网络可以学习识别图像中的特征，从而进行图像分类、目标检测、人脸识别等任务。例如，卷积神经网络是常用于图像处理的神经网络之一，它可以通过学习图像中的层次特征，实现高效的图像识别。2. ...
卷积神经网络主要做什么用的?
卷积网络的特点主要是卷积核参数共享，池化操作。参数共享的话的话是因为像图片等结构化的数据在不同的区域可能会存在相同的特征，那么就可以把卷积核作为detector，每一层detect不同的特征，但是同层的核是在图片的不同地方找相同的特征。然后把底层的特征组合传给后层，再在后层对特征整合(一般深度网...
荀鸣安其： 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...
新沂市17797576719： 为什么有图卷积神经网络? - ？
荀鸣安其： 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...
新沂市17797576719： 如何更好的理解分析深度卷积神经网络 - ？
荀鸣安其： 用局部连接而不是全连接,同时权值共享.局部连接的概念参考局部感受域,即某个视神经元仅考虑某一个小区域的视觉输入,因此相比普通神经网络的全连接层(下一层的某一个神经元需要与前一层的所有节点连接),卷积网络的某一个卷积...
新沂市17797576719： 什么是卷积神经网络?为什么它们很重要 - ？
荀鸣安其： 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). ...
新沂市17797576719： 卷积神经网络的卷积核可以比输入大吗 - ？
荀鸣安其： 有可能的,看目的而定.一般的卷积神经网络多是用来做降维分类的用途,那种情形下的卷积核没理由要比输入大.可是也有另一类的卷积神经网络是使用所谓的 fractionally strided convolution, 那种情形的卷积核可以比输入大.一个用上这种卷积技巧的例子是所谓的 GAN (generative adversarial networks).
新沂市17797576719： 卷积神经网络为什么具有扭曲和旋转不变性 - ？
荀鸣安其： 除非是做了数据增强,要不然卷积神经网络几乎不具有扭曲和旋转不变性 能稍微起点作用的max_polling,但是也只有小范围的扭曲和旋转不变性.
新沂市17797576719： 卷积神经网络和深度神经网络的区别是什么 - ？
荀鸣安其： 卷积神经网络只是深度神经网络/深度学习的一种特殊形式而已.
新沂市17797576719： 假设面试官什么都不懂,详细解释cnn的原理 - ？
荀鸣安其： 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...
