深度学习史上最详细的卷积循环神经网络
深度学习中的卷积神经网络与循环神经网络
深度学习中的卷积神经网络与循环神经网络深度学习是目前人工智能领域最为炙手可热的技术之一，它在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域都取得了显著的成就。
而在深度学习领域中，卷积神经网络和循环神经网络是两个重要的模型，它们在不同的任务中展现出了卓越的性能。
本文将重点介绍卷积神经网络和循环神经网络的原理、结构和应用，旨在帮助读者更好地理解这两种神经网络模型。
一、卷积神经网络(Convolutional Neural Network，CNN)1.1原理卷积神经网络是受到生物视觉系统的启发而提出的一种深度学习模型，它模拟了人类视觉皮层的工作原理。
在卷积神经网络中，包含了卷积层、池化层和全连接层等组件。
卷积层是卷积神经网络的核心组件，它通过卷积操作从输入数据中提取特征。
卷积操作可以有效地减少参数数量，并且能够捕捉数据中的局部特征。
此外，卷积操作还具有平移不变性，能够识别特征在不同位置的模式。
池化层通常紧跟在卷积层后面，它的作用是降低特征图的尺寸，并减少模型对位置的敏感度。
常见的池化操作有最大池化和平均池化，它们分别选择特征图中的最大值和平均值作为输出。
全连接层是卷积神经网络中的最后一层，它将特征图展平成一维向量，并通过全连接操作将提取的特征进行分类或回归。
1.2结构卷积神经网络通常由多个卷积层、池化层和全连接层构成，其中卷积层和池化层交替出现，而全连接层通常出现在网络的最后一部分。
卷积神经网络的结构可以根据具体的任务进行调整，以达到更好的性能。
1.3应用卷积神经网络在图像识别、物体检测、人脸识别等领域取得了巨大的成功。
以ImageNet图像识别比赛为例，卷积神经网络模型始终是各种比赛的最佳选择，它在复杂的图像数据上展现了出色的识别性能。
此外，卷积神经网络还被广泛应用于医学影像识别、自动驾驶、智能安防等领域。
二、循环神经网络(Recurrent Neural Network，RNN)2.1原理循环神经网络是一种能够处理时序数据的神经网络模型，它具有记忆能力，能够对序列数据进行建模。
深度学习中的卷积神经网络和递归神经网络
深度学习中的卷积神经网络和递归神经网络最近几年，随着人工智能技术快速发展，深度学习成为了热门话题。
在深度学习算法家族中，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和递归神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是最常用的两种神经网络。
本文主要探讨这两种神经网络的工作原理、优缺点以及应用场景。
一、卷积神经网络卷积神经网络是一种专门用于处理图像和语音等大型二维或多维数据的神经网络。
它的核心思想是卷积操作，通过反复的卷积、池化等操作，逐步提取出数据的特征，最终得到对数据的分类或识别结果。
卷积神经网络的工作原理可以简单地描述为：首先输入数据被送入卷积层，卷积层中有若干个卷积核，每个卷积核对输入数据做出一次卷积操作，产生一个特征图。
接着特征图会经过激活函数进行非线性处理。
经过卷积、池化、激活等若干层处理后，最终通过全连接层得到分类或识别结果。
卷积神经网络的优点主要体现在以下方面：1. 可以有效地提取出数据的局部特征，比如提取出一张图片中的边缘、纹理等特征。
2. 卷积神经网络的参数共享机制可以大幅度降低训练模型的复杂度，减小过拟合。
3. 卷积网络中的池化操作可以进一步简化特征图，减小计算量，同时也有防止过拟合的效果。
卷积神经网络的应用场景非常广泛，比如图像分类、目标检测、物体识别等。
二、递归神经网络递归神经网络是一种专门处理序列数据的神经网络，它具有记忆功能，能够处理任意长度的输入数据，并且在处理过程中可以保留之前的状态信息。
递归神经网络的工作原理可以简单地描述为：在处理输入序列的过程中，每个时刻输入一个数据点，同时还输入上一个时刻的状态，根据输入数据和状态计算出当前时刻的状态并输出一个结果。
新的状态又会被送入下一个时刻的计算中。
这种递归的计算方式使得递归神经网络具有很强的记忆性和时间序列处理能力。
递归神经网络的优点主要体现在以下方面：1. 递归神经网络比较适用于处理序列数据，比如语音、文本、股票价格等数据。
简述卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)的原理及应用场景
简述卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)的原理及应用场景卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)是当前深度学习领域最为重要和广泛应用的两种神经网络模型。
它们分别在计算机视觉和自然语言处理等领域取得了巨大的成功。
本文将从原理和应用场景两个方面进行详细介绍。
一、卷积神经网络(CNN)的原理及应用场景卷积神经网络(CNN)是一种专门用于处理具有网格结构数据的深度学习模型。
它最初是为了解决计算机视觉中的图像分类问题而提出的，但现在已经广泛应用于图像识别、目标检测、语义分割等多个领域。
1.1 原理卷积神经网络(CNN)主要由卷积层、池化层和全连接层组成。
其中，卷积层是CNN最重要的组成部分，它通过一系列滤波器对输入数据进行特征提取。
滤波器通过与输入数据进行点乘操作，得到特征图(feature map)，从而捕捉到输入数据中的局部特征。
池化层用于减小特征图的尺寸，并保留重要特征。
常见的池化操作有最大池化和平均池化。
最大池化选择每个区域中的最大值作为输出，平均池化则选择每个区域的平均值作为输出。
这样可以减小特征图的尺寸，减少参数数量，从而降低计算复杂度。
全连接层将特征图转换为一维向量，并通过一系列全连接层进行分类或回归等任务。
全连接层中的每个神经元都与上一层中所有神经元相连，这样可以充分利用上一层提取到的特征进行分类。
1.2 应用场景卷积神经网络(CNN)在计算机视觉领域有着广泛应用。
其中最典型的应用场景是图像分类和目标检测。
在图像分类任务中，CNN可以通过学习到的特征提取器将输入图像分为不同类别。
例如，在ImageNet数据集上进行分类任务时，CNN可以实现对1000个不同类别进行准确分类。
在目标检测任务中，CNN可以识别并定位输入图像中存在的多个目标。
通过在卷积网络之后加入额外的回归和分类层，可以实现对目标位置和类别进行同时预测。
此外，在语义分割、人脸识别、图像生成等领域，CNN也有着广泛的应用。
神经网络中的卷积神经网络与循环神经网络对比
神经网络中的卷积神经网络与循环神经网络对比神经网络是一种模仿人类大脑神经元网络结构和功能的计算模型。
在神经网络中，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是两种常见的架构，它们在处理不同类型的数据和任务上有着各自的优势。
卷积神经网络是一种专门用于处理具有网格状结构的数据的神经网络。
它的主要特点是通过卷积层和池化层来提取输入数据的空间特征，并通过全连接层进行分类或回归。
卷积层中的卷积操作可以有效地捕捉到图像、音频等数据中的局部特征，而池化层则用于降低数据维度和参数量，提高模型的泛化能力。
与之不同，循环神经网络是一种用于处理序列数据的神经网络。
它的主要特点是通过循环单元来处理输入序列中的时序信息，并将之前的状态信息传递到下一个时间步。
循环神经网络在自然语言处理、语音识别等任务中有着广泛的应用。
它能够处理变长序列数据，并且能够捕捉到序列中的长期依赖关系。
卷积神经网络和循环神经网络在结构上有所不同。
卷积神经网络通常由多个卷积层、池化层和全连接层组成，层与层之间是前向传播的关系。
而循环神经网络则通过循环单元的连接，将信息在时间维度上传递。
这种循环的结构使得循环神经网络能够处理变长序列数据，并具有一定的记忆能力。
在应用上，卷积神经网络主要用于图像识别、目标检测和语义分割等任务。
由于卷积层的局部连接和权值共享，卷积神经网络在处理图像等数据时具有较强的特征提取能力和计算效率。
而循环神经网络则主要用于自然语言处理、语音识别和机器翻译等任务。
循环神经网络通过循环单元的记忆机制，能够捕捉到序列数据中的上下文信息，对于处理时序数据具有较好的效果。
然而，卷积神经网络和循环神经网络也存在一些限制和挑战。
卷积神经网络在处理长期依赖关系的序列数据时效果较差，循环神经网络在处理图像等数据时计算量较大。
为了克服这些问题，研究者们提出了一些改进的网络结构，如长短时记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）和门控循环单元（Gated Recurrent Unit，GRU），它们在一定程度上解决了循环神经网络的梯度消失和梯度爆炸问题。
(完整版)卷积神经网络CNN原理、改进及应用
卷积神经网络（CNN）一、简介卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）是近年发展起来，并引起广泛重视的一种高效的识别方法。
1962年，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局部互连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[1]（Convolutional Neural Networks-简称CNN）7863。
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。
Fukushima在1980年基于神经元间的局部连通性和图像的层次组织转换，为解决模式识别问题，提出的新识别机（Neocognitron）是卷积神经网络的第一个实现网络[2]。
他指出，当在不同位置应用具有相同参数的神经元作为前一层的patches时，能够实现平移不变性1296。
随着1986年BP算法以及T-C问题[3]（即权值共享和池化）9508的提出，LeCun和其合作者遵循这一想法，使用误差梯度（the error gradient）设计和训练卷积神经网络，在一些模式识别任务中获得了最先进的性能[4][5]。
在1998年，他们建立了一个多层人工神经网络，被称为LeNet-5[5]，用于手写数字分类,这是第一个正式的卷积神经网络模型3579。
类似于一般的神经网络，LeNet-5有多层，利用BP算法来训练参数。
它可以获得原始图像的有效表示，使得直接从原始像素（几乎不经过预处理）中识别视觉模式成为可能。
然而，由于当时大型训练数据和计算能力的缺乏，使得LeNet-5在面对更复杂的问题时，如大规模图像和视频分类，不能表现出良好的性能。
因此，在接下来近十年的时间里，卷积神经网络的相关研究趋于停滞，原因有两个：一是研究人员意识到多层神经网络在进行BP训练时的计算量极其之大，当时的硬件计算能力完全不可能实现；二是包括SVM在内的浅层机器学习算法也渐渐开始暂露头脚。
深度卷积神经网络
深度卷积神经网络深度卷积神经网络（DCNN）是一种用于图像处理和模式识别的重要技术。
它在图像分类、目标检测和语义分割等任务中取得了显著的成功。
本文将介绍深度卷积神经网络的基本原理、架构和训练方法。
深度卷积神经网络是基于神经网络的一种特殊结构，主要由多层卷积层、池化层和全连接层组成。
其中，卷积层通过一系列卷积核对输入进行特征提取，池化层用于降低特征图的空间尺寸，全连接层则用于将特征图映射到最终的输出类别或结果。
首先，我们来看一下卷积操作。
卷积操作是深度卷积神经网络中最重要的组成部分之一。
它通过卷积核与输入特征图进行卷积运算，从而提取出特征信息。
卷积操作可以有效地减少神经网络中的参数数量，从而降低计算复杂度，并且能够保留输入数据的空间结构。
在深度卷积神经网络中，通常会使用多个卷积层进行特征提取。
每个卷积层可以使用不同的卷积核进行特征提取，从而得到不同尺寸和形状的特征图。
随着网络的深度增加，卷积层逐渐增加，可以提取更加抽象和高级的特征。
另外一个重要的组件是池化层。
池化层用于对特征图进行下采样，降低特征图的空间尺寸。
常见的池化操作包括最大池化和平均池化。
池化操作可以减少特征图的大小，减少计算量，并且可以提升模型的鲁棒性和泛化性能。
在深度卷积神经网络的末尾，通常会添加全连接层。
全连接层起到将特征图映射到最终输出类别或结果的作用。
全连接层通常是一个多层感知机，其输出为最终的分类结果。
除了上述基本组件外，深度卷积神经网络还包括正则化和激活函数等组件。
正则化用于防止过拟合现象的发生，包括L1正则化和L2正则化等方法。
激活函数用于引入非线性，从而增加网络的表达能力。
常见的激活函数包括Sigmoid函数、ReLU函数等。
深度卷积神经网络的训练通常使用梯度下降的方法。
先通过前向传播计算出网络的输出，然后通过反向传播计算网络中的梯度。
通过调整网络中的参数，使得网络输出与真实标签尽可能地接近。
为了提高训练速度和性能，通常会使用一些技巧，如批量归一化、dropout等。
深度学习之卷积神经网络经典模型介绍
深度学习之卷积神经网络经典模型介绍1. AlexNet(2012)论文来自“ImageNet Classification with Deep Convolutional Networks”，在2012年ILSVRC（ImageNet Large-Scale Visual Recognition Challenge）赢得了分类识别第一名的好成绩。
2012年也标志卷积神经网络在TOP 5测试错误率的元年，AlexNet的TOP 5错误率为15.4%。
AlexNet由5层卷积层、最大池化层、dropout层和3层全连接层组成，网络用于对1000个类别图像进行分类。
AlexNet主要内容1.在ImageNet数据集上训练网络，其中数据集超过22000个类，总共有大于1500万张注释的图像。
2.ReLU非线性激活函数（ReLU函数相对于tanh函数可以减少训练时间，时间上ReLU比传统tanh函数快几倍）。
3.使用数据增强技术包括图像转换，水平反射和补丁提取。
4.利用dropout方法解决过拟合问题。
5.使用批量随机梯度下降训练模型，使用特定的动量和权重衰减。
6.在两台GTX 580 GPU上训练了五至六天。
2. VGG Net（2014）2014年牛津大学学者Karen Simonyan 和Andrew Zisserman 创建了一个新的卷积神经网络模型，19层卷积层，卷积核尺寸为3×3，步长为1，最大池化层尺寸为2×2，步长为2.VGG Net主要内容1.相对于AlexNet模型中卷积核尺寸11×11，VGG Net的卷积核为3×3。
作者的两个3×3的conv层相当于一个5×5的有效感受野。
这也就可以用较小的卷积核尺寸模拟更大尺寸的卷积核。
这样的好处是可以减少卷积核参数数量。
2.三个3×3的conv层拥有7×7的有效感受野。
卷积神经网络与循环神经网络
卷积神经网络与循环神经网络卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是目前深度学习领域最为流行的两种神经网络架构。
它们分别适用于不同的数据类型和任务，能够有效地处理图像、语音、文本等各种形式的数据。
一、卷积神经网络卷积神经网络是一种专门用于处理格状数据（如图像）的神经网络模型。
它的核心思想是利用卷积操作对输入数据进行特征提取，然后通过池化操作减小特征图的尺寸，最后将提取到的特征输入全连接层进行分类或回归。
卷积神经网络的结构主要包括卷积层、池化层和全连接层。
1.1卷积层卷积层是卷积神经网络的核心组件，它通过卷积操作对输入数据进行特征提取。
卷积操作是指使用一个滤波器（也称为卷积核）在输入数据上进行滑动计算，得到对应位置的输出。
滤波器的参数是在训练过程中通过反向传播算法学习得到的。
在图像处理中，卷积操作可以帮助提取图像中的边缘、纹理、角点等特征。
卷积层一般会使用多个不同的滤波器，从而提取多个不同的特征。
1.2池化层池化层是利用池化操作对卷积层的输出进行降采样，从而减小特征图的尺寸。
常见的池化操作有最大池化和平均池化。
最大池化是保留每个区域内的最大值作为输出，平均池化是计算每个区域内的平均值作为输出。
池化操作的目的是减少计算复杂度和减小过拟合。
1.3全连接层全连接层是卷积神经网络的最后一层，它将池化层的输出作为输入进行分类或回归。
全连接层的每个神经元都与上一层的所有神经元相连，输出一个标量值。
全连接层通常使用一种称为softmax的函数将输出转化为概率分布，再根据不同任务进行相应的损失函数计算和优化。
卷积神经网络通过共享权重和局部感知野的设计，大大减少了模型参数的数量，同时也能够保留输入数据的局部结构特征。
这使得卷积神经网络在图像识别、目标检测、语义分割等计算机视觉任务中取得了很大的成功。
二、循环神经网络循环神经网络是一种专门用于处理序列数据（如语音、文本）的神经网络模型。
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卷积层的计算过程
同一个图片，经过两个（红色、绿色）不同的filters扫描过后可得到不同 特点的Feature Maps。 每增加一个filter，就意味着你想让网络多抓取一个 特征。
卷积神经网络（CNN)介绍
激励层
把卷积层输出结果做非线性映射
卷积神经网络（CNN)介绍
卷积计算层
这一层就是卷积神经网络最重要的一个层次，也是“卷积神经网络” 的名字来源。在这个卷积层，有两个关键操作：
• 局部关联。每个神经元看做一个滤波器(filter) • 窗口(receptive field)滑动， filter对局部数据计算
卷积神经网络（CNN)介绍
深度学习二
卷积神经网络
讲解人： 导 师：
内容
• 卷积神经网络（CNN）介绍 • LeNet5模型的介绍 • 分析 LeNet5模型相关代码 • LeNet5 模型的训练代码 • 实验结果
卷积神经网络的层级结构
•数据输入层/ Input layer •卷积计算层/ CONV layer •ReLU激励层 / ReLU layer •池化层 / Pooling layer •全连接层 / FC layer
卷积神经网络（CNN)介绍
池化过程
卷积神经网络（CNN)介绍
池化过程
卷积神经网络（CNN)介绍
全连接层
两层之间所有神经元都有权重连接，通常全连接层在卷积神经网络尾部。 也就是跟传统的神经网络神经元的连接方式是一样的：
当抓取到足以用来识别图片的特征后，接下来的就是如何进行分类。 全连接层 （也叫前馈层）就可以用来将最后的输出映射到线性可分的空间。 通常卷积网络 的最后会将末端得到的长方体平摊(flatten)成一个长长的向量，并送入全连接层 配合输出层进行分类。
卷积神经网络（CNN)介弱的红色方框就叫 做 filter 或 kernel 或 feature detector。 而filter的范围叫做filter size，这里所 展示的是2x2的filter size。
卷积神经网络（CNN)介绍
卷积计算层
卷积神经网络（CNN)介绍
卷积计算层
卷积层的计算过程
卷积神经网络（CNN)介绍
数据输入层
该层要做的处理主要是对原始图像数据进行预处理，其中 包括：
•去均值：把输入数据各个维度都中心化为0
•归一化：幅度归一化到同样的范围
•PCA/白化：用PCA降维；白化是对数据各个特征轴上 的幅度归一化
卷积神经网络（CNN)介绍
去均值与归一化效果图：
去相关与白化效果图：
卷积神经网络（CNN)介绍
池化层
池化层夹在连续的卷积层中间，用于压缩数据和参数的量，减小过 拟合。简而言之，如果输入是图像的话，那么池化层的作用就是压 缩图像。
池化层用的方法有Max pooling 和 average pooling，而实际用的较多 的是Max pooling
对于每个2*2的窗口选出最大的数作为输出矩阵的相应元素的值， 比如输入矩阵第一个2*2窗口中最大的数是6，那么输出矩阵的第一 个元素就是6，如此类推。
CNN采用的激励函数一般为ReLU(The Rectified Linear Unit/修正线性 单元)，它的特点是收敛快，求梯度简单
卷积神经网络（CNN)介绍
激励层
和前馈神经网络一样，经过线性组合和偏移后，会加入非线性增强模型 的拟合能力。
将卷积所得的Feature Map经过ReLU变换（elementwise）后所得到的 output就如下图所展示