1樓：du知道君
卷積神經網路有以下幾種應用可供研究：
1、基於卷積網路的形狀識別。
物體的形狀是人的視覺系統分析和識別物體的基礎，幾何形狀是物體的本質特徵的表現，並具有平移、縮放和旋轉不變等特點，所以在模式識別領域，對於形狀的分析和識別具有十分重要的意義，而二維影象作為三維影象的特例以及組成部分，因此二維影象的識別是三維圖肢培像識別的基礎。
2、基於卷積網路的人臉檢測。
卷積神經網路與傳統的人臉檢測方法不同，它是通過直接作用於輸入樣本，用樣本來訓練網路並最終實現檢測任務的。它是非引數型的人臉檢測方法，可以省去傳統方法中建模、引數估計以及引數檢驗、重建模型等的一系列複雜過程。本文針對影象中任意大小、位置、姿勢、方向、膚色、面部表情和光照條件的人臉。
3、文字識別敏飢神系統。
在經典的模式識別中橋虧，一般是事先提取特徵。提取諸多特徵後，要對這些特徵進行相關性分析，找到最能代表字元的特徵，去掉對分類無關和自相關的特徵。然而，這些特徵的提取太過依賴人的經驗和主觀意識，提取到的特徵的不同對分類效能影響很大，甚至提取的特徵的順序也會影響最後的分類效能。
同時，影象預處理的好壞也會影響到提取的特徵。
cnn卷積神經網路結構有哪些特點？
2樓：人工智慧研究院
區域性連線，權值共享，池化操作，多層次結構。
1、區域性連線使網路可以提取資料的區域性特徵；
2、權值共享大大降低了網路的訓練難度，乙個filter只提取乙個特徵，在整個**(或者語音/文字) 中進行卷積；
3、池化操作與多層次結構一起，實現了資料的降維，將低層次的區域性特徵組合成為較高層次的特徵，從而對整個**進行表示。
卷積神經網路演算法是什麼？
3樓：休閒娛樂助手之星
一維構築、二維構築、全卷積構築。
卷積神經網路（convolutional neural networks, cnn）是一類包含卷積計算且具有深度結構的前饋神經網路（feedforward neural networks），是深度學習（deep learning）的代表演算法之一。
卷積神經網路具有表徵學習（representation learning）能力，能夠按其階層結構對輸入資訊進行平移不變分類（shift-invariant classification），因此也被稱為「平移不變人工神經網路（shift-invariant artificial neural networks, siann）」。
卷積神經網路的連線性：
卷積神經網路中卷積層間的連鉛如接被稱為稀疏連線（sparse connection），即相比於前饋神經網路中的全連線，卷積層中的神經元僅與其相鄰層的部分，而非全部神經元相連。具體地，卷積神經網路第l層特徵圖中的任意乙個畫素（神經元）都僅是l-1層中卷積核所定義的感受野內的畫素的線性組合。
卷積神經網路的稀疏連線具有正則化的效果，提高了網路結構的穩定性和泛化能力，避免過度擬合，同時，稀疏連線減少了權重引數的總量，有利於神經網路的快速學習，和在計算時減少記憶體開銷。
卷積神經網路中特徵圖同一通道內的所有畫素共享一組卷積核權重係數，做配該性質被稱為權重共享（weight sharing）。權重共享將卷積神經網路和其它包含區域性連線結構的神經網路相區分，後者雖然使用了稀疏連線，但不同連線的權重是不同的。權重共享和稀疏連線一樣，減少了卷積神經網路的引數總純激指量，並具有正則化的效果。
在全連線網路視角下，卷積神經網路的稀疏連線和權重共享可以被視為兩個無限強的先驗（pirior），即乙個隱含層神經元在其感受野之外的所有權重係數恆為0（但感受野可以在空間移動）；且在乙個通道內，所有神經元的權重係數相同。
卷積神經網路的特點
4樓：奧特曼可愛
卷積層具有稀疏互動、引數共享、等變表示的特點。
1、卷積神經網路中每層卷積層由若干卷積單元組成，每個卷積單元的引數都是通過反向傳播演算法最佳化得到的。卷積運算的目的是提取輸入的不同特徵，第一層卷積層可能只能提取一些低階的特徵如邊緣、線條和角等層級，更多層的網路能從低階特蔽纖徵中迭代提取更復雜的特徵。
2、這一結構使得卷積神經網路能夠利用輸入資料的二維結構。與其他深度學習結構相比，卷積神經網路在影象和語音識別方面能夠給出更好的結果。這一模型也可以使用反向傳播演算法進行訓練。
相比較其他深度、前饋神經網路，卷積神經網路需要考量的引數更少，使之成為一種頗具吸引力的深度學習結構。
應用領域：
1、影像辨識：卷積神經網路薯衡通常在影象分析和影象處理領域中使用。關係密切，兩者有一定程度的交叉，數並做但是又有所不同。
2、影象分析更側重點在於研究影象的內容，包括但不侷限於使用影象處理的各種技術，它更傾向於對影象內容的分析、解釋、和識別。因而，影象分析和電腦科學領域中的模式識別、計算機視覺關係更密切一些。
卷積神經網路
5樓：giulia最靚的仔
卷積神經網路（convolutional neural network，cnn）是一種常用於影象處理、計算機視覺和自然語言處理等領域的深度學習模型。它通過卷積操作來提取輸入資料中的特徵，具有平移不變性、引數共享和稀疏連線等優點。
卷積神經網路主要由卷積層、池化層和全連線層等組成。其中，卷積層是卷積神經網路的核心部分，它通過滑動乙個卷積核在輸入資料上進行卷積操作，提取出資料的區域性特徵。池化層用於降低特徵圖的維度，減少計算量和記憶體消耗，一般採用最大池化或平均池化等方式。
全連線層用於將卷積層和池化層提取的特徵進行分類或迴歸等操作。
卷積神經網路的訓練過程一般採用反向傳播演算法進行優化，通過對網路的引數進行迭代更新來使損失函薯早橘數最小化。在訓練過程中，常用的優化演算法包括隨機梯度下降（sgd）、adam、adagrad等。
卷積神經網路已經在影象分類睜盯、物體檢測、語義分割、人臉識別等領域取得了廣泛的應用，並且在深度學習領域中成為了非常重數團要的模型之一。
卷積神經網路的結構
6樓：府沛槐
卷積神經網路的基本結構由以下幾個部分組成：輸入層，卷積層，池化層，啟用函式層和全連線層。
卷積神經網路（convolutional neural networks, cnn）是一類包含卷積計算且具有深度結構的前饋神經網路（feedforward neural networks），是深度學習（deep learning）的代表演算法之一。
卷積神經網路具有表徵學習（representation learning）能力，能夠按其階層結構對輸入資訊進行平移不變分類（shift-invariant classification），因此也被稱為「平移不變人工神經網路（shift-invariant artificial neural networks, siann）」。
對卷積神經網路的研究始於二十世紀80至90年代，時間延遲網路和lenet-5是最早出現的卷積神經網路；在二十一世紀後，隨著深度學習理論的提出和數值計算裝置的改進，卷積神經網路得到了快速發展，並被應用於計算機視覺、自然語言處理等領域。
卷積神經網路仿造生物的視知覺（visual perception）機制構建，可以進行監督學習和非監督學習，其隱含層內的卷積核引數共享和層間連線的稀疏性使得卷積神經網路能夠以較小的計算量對格點化（grid-like topology）特徵。
連線性。
卷積神經網路中卷積層間的連線被稱為稀疏連線（sparse connection），即相比於前饋神經網路中的全連線，卷積層中的神經元僅與其相鄰層的部分，宴閉輪而晌信非全部神經元相連。
具體地，卷積神經網路第l層特徵圖中的任意乙個畫素都僅是l-1層中卷積核所定義的感受野內的畫素的線性組態塌合。卷積神經網路的稀疏連線具有正則化的效果，提高了網路結構的穩定性和泛化能力，避免過度擬合。
卷積神經網路原理
7樓：柒葉
卷積神經網路是一種前饋型神經網路， 受生物自然視覺認知機制啟發而來的。 現在， cnn 已經成為眾多科學領域的研究熱點之一， 特別是在模式分類領域， 由於該網路避脊拍免了對影象的複雜前期預處理， 可以直接輸入原始影象， 因而得到了更為廣泛的應用。 可應用於影象分孫蘆類， 目標識別， 目標檢測， 語義分割等等。
可用於影象分類的卷積神經網路的基本結構。
1. 定義。
卷積神經網路（convolutional neural networks, cnn）是一類包含卷積計算且具有深則野帶度結構的前饋神經網路（feedforward neural networks），是深度學習（deep learning）的代表演算法之一 。卷積神經網路具有表徵學習（representation learning）能力，能夠按其階層結構對輸入資訊進行平移不變分類（shift-invariant classification），因此也被稱為「平移不變人工神經網路（shift-invariant artificial neural networks, siann）」
2. 特點。
與之前介紹的神經網路相比，傳統神經網路只有線性連線，而cnn包括**卷積（convolution）**操作、**匯合（pooling）操作和非線性啟用函式對映（即線性連線）**等等。
3. 應用與典型網路。
經典的cnn網路：
alex-net
vgg-nets
resnet
常用應用：深度學習在計算機影象識別上的應用非常成功。利用深度學習，我們能夠對**進行高精度識別，實現這一功能的，主要依靠神經網路中的一種分支，名為卷積網路。
如何選擇神經網路的超引數,BP神經網路模型各個引數的選取問題
1 神經網路演算法隱含層的選取 1.1 構造法 首先運用三種確定隱含層層數的方法專得到三個隱含層層數,找到屬最小值和最大值,然後從最小值開始逐個驗證模型 誤差,直到達到最大值。最後選取模型誤差最小的那個隱含層層數。該方法適用於雙隱含層網路。1.2 刪除法 單隱含層網路非線性對映能力較弱,相同問題,為...
神經網路分析的樣本是不是要大於,神經網路分析的樣本是不是要大於
不是,比如簡單的的分幾個就可以了,問題越複雜類就需要的樣本就越多 大於10個很正常,越多越好,如果小於10個的話,會給 帶來困難。為什麼神經網路識別數字用10個輸出而不是4個 單個網路就能識別所有數字,不是每個數字訓練 一個網路,而是所有數字的訓練樣本來訓練一個網路,訓練後的網路就能反映出這些數字的...
求助bp神經網路訓練後輸出的performance圖形問題
你的圖不大對吧？應該有三條曲線顯示才對，分別代表訓練，驗證，測試誤差，你現在只有訓練誤差的。performance is 0.00306表示你的訓練誤差達到了0.00306，goal is 0.01表示你設定的目標誤差是0.01.matlab中神經網路訓練結束後出現nntraintool面板，如何記...