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深度学习
卷积神经网络知识详述
卷积神经网络知识详述
深度学习
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卷积神经网络
08/07/2
021
研究的理论基础
神经网络
V
w
卷积神经网络是神经网
络的一种分支，
沿用了普通的
神经元网络即多层
感知器的结构，是一个
前馈网络。
W
k2
W
kn
W
k1
∑
（＊）
X
1
X
n
X
2
输入
权值
求和解点
激活函数
输出
bk
偏置
(
神经元内部
的
)
…
𝑉
𝑘
=
∑
𝑗
𝑛
𝑊
𝑘𝑗
∗
𝑋
𝑗
+
𝑏𝑗
=
𝑉
𝑘
𝑦
𝑘
卷积神经网络是一个含多隐层的神经网络结构，通过组合低层特征形成更加抽
象的高层表示属性或特征，以发现数据的分布式特征表示。
卷积神经网络的优点
1)
输入图像和网络的拓扑结构能很好的吻合；
2)
特征提取和 模式分类同时进行；
3)
可以通过
局部感受野
和
权值共享
技术大大减少了 网络的训练参数，使神经网络的
结构变得更简单，适应性更强。
4)
卷积神经网络的二次特征提取对图像的平移、缩放等其他形式的变形具有高度不变
性，对样本的畸变的容忍力较强。
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