卷积神经网络
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。
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。
神经网络中的卷积神经网络模型详解
神经网络中的卷积神经网络模型详解神经网络是一种模拟人脑神经元的数学模型，通过多层神经元的连接和传递信息来实现各种任务。
而卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是一种在图像识别和处理领域中广泛应用的神经网络模型。
1. CNN的基本结构CNN的基本结构由输入层、卷积层、池化层和全连接层组成。
输入层接收原始图像数据，并将其转化为神经网络能够处理的形式。
卷积层是CNN的核心部分，通过卷积操作提取图像的特征。
池化层用于减少特征图的尺寸，提高计算效率。
全连接层将特征图映射到输出层，实现对图像的分类或回归。
2. 卷积操作卷积操作是CNN中最重要的操作之一。
它通过将图像与一组卷积核进行卷积运算，得到特征图。
卷积核是一个小的矩阵，通过滑动窗口的方式与图像进行逐元素相乘并求和，从而得到特征图中的每个像素值。
卷积操作的好处在于它能够保留图像的空间关系和局部特征。
通过不同的卷积核，CNN可以学习到不同的特征，例如边缘、纹理和形状等。
这使得CNN在图像识别任务中具有很强的表达能力。
3. 池化操作池化操作是CNN中的另一个重要操作。
它通过将特征图的某个区域进行统计汇总，得到一个更小的特征图。
常见的池化操作有最大池化和平均池化。
池化操作的目的是减少特征图的尺寸，提高计算效率，并且具有一定的平移不变性。
通过池化操作，CNN可以对图像的细节进行抽象，从而更好地捕捉到图像的整体特征。
4. 全连接层全连接层是CNN中的最后一层，它将特征图映射到输出层，实现对图像的分类或回归。
全连接层的每个神经元都与前一层的所有神经元相连接，通过学习权重参数来实现对不同类别的判别。
全连接层在CNN中起到了决策的作用，通过学习到的权重参数，可以将特征图的信息转化为对图像类别的预测。
5. CNN的训练过程CNN的训练过程主要包括前向传播和反向传播两个阶段。
在前向传播中，输入图像通过卷积层、池化层和全连接层的计算，得到输出结果。
神经网络中的卷积神经网络算法
神经网络中的卷积神经网络算法神经网络是一种非常有用的机器学习工具，可以用于分类和回归等各种任务。
其中，卷积神经网络算法是神经网络的一个分支，可以用于图像识别、自然语言处理等很多领域。
本文将详细介绍卷积神经网络算法的原理和应用。
一、卷积神经网络算法的原理卷积神经网络算法是模仿生物学中视觉皮层的工作原理，将图像像素看作神经元，通过不断降采样和卷积操作将图像特征提取出来。
卷积操作是指用一个固定大小的滤波器对输入进行滤波，得到一个特征图。
滤波器在输入上滑动，对每个相邻的区域进行卷积操作，并输出一个值。
卷积神经网络算法有多个层，每个层都有不同的功能。
其中，卷积层用于提取图像的特征，降低特征维度；池化层则用于降采样，减少特征图的尺寸，加快计算速度。
最后是全连接层，将特征图转换为分类结果。
二、卷积神经网络算法的应用1.图像识别卷积神经网络算法可以用于图像分类、目标检测等领域。
例如，使用卷积神经网络算法对猫和狗的图像进行分类，不仅可以判断出猫和狗的种类，还可以精准地定位和识别图像中的猫和狗。
2.自然语言处理卷积神经网络算法也可以用于自然语言处理领域。
例如，通过将词向量进行卷积操作，可以得到单词或短语的特征，进而将这些特征输入到全连接层中进行分类或预测等任务。
这种方法可以帮助我们更好地理解文本的含义，更准确地进行分类和预测。
三、卷积神经网络算法的优势1.参数共享卷积神经网络算法中的卷积操作具有参数共享的特点。
即，在同一层的卷积核中，每个卷积核的参数是一样的，这样可以大幅减少卷积层的参数量，提高训练效率，并且对于数据的小变化具有很好的适应性和鲁棒性。
2.稀疏连接卷积神经网络算法中的卷积操作是针对局部区域进行的，这意味着输入数据中的大部分像素不会对输出数据产生影响。
这种稀疏连接的方式可以帮助我们减少运算量和存储空间，提高计算速度。
3.层次化结构卷积神经网络算法会将图像分层处理，每一层都会从上一层中提取出一些有用的特征信息，并且针对这些特征信息进行处理。
什么是卷积神经网络？
什么是卷积神经网络？卷积神经网络，作为一种深度学习算法，被广泛应用在图像、语音、自然语言处理等领域中。
那么，为什么卷积神经网络会成为热门的研究方向呢？以下为你揭开卷积神经网络受欢迎的原因。
一、数据分析与图像识别卷积神经网络是应对图像识别等应用的一种非常有效的方法。
通过特定的卷积层、池化层等设计，神经网络可以提取输入图像的特征信息，成功实现对不同类型的图像分类。
例如，在医学图像识别领域，卷积神经网络广泛应用于肺癌、乳腺癌等疾病的诊断中，这些疾病的影像通常较为复杂，需要大量的数据处理和判断，卷积神经网络能够大幅提升准确率。
二、迁移学习在大规模数据处理中，卷积神经网络作为学习模型，拥有较高的泛化能力。
同一模型可以应用在多个任务的数据集中，通过改变模型的输入和输出层，进一步提高数据处理效率。
例如，在图像分类中，如果之前训练好的模型可以适用于新的分类任务，此时可以通过迁移学习，直接拿之前的模型进行使用，适度调整神经网络中的某些参数，就可以大幅提升新任务的分类准确率。
三、网络可解释性卷积神经网络的前向过程非常简单直观，因此结构层次分明，并且可以直观化理解。
这也极大地增强了网络可解析的特性，通过可视化的方式，我们可以更好地理解它是如何实现图像识别、分类等任务的。
例如，在自动驾驶领域，卷积神经网络中的遮挡问题非常严重，如果把神经网络中的每一个层都可视化出来，就能够发现其网络结构的不同，从而检测出哪些部分容易被遮挡。
综上所述，卷积神经网络成为热门研究方向的原因众多：数据分析与图像识别、迁移学习、网络可解释性等，都是卷积神经网络成为大众研究关注的原因之一。
在未来，随着技术的进一步发展，相信卷积神经网络会被广泛应用于各种研究领域，推动科技创新和智能化的发展。
卷积神经网络(CNN)介绍
卷积神经网络（CNN）介绍一、基本概念CNN是卷积神经网络（Convolutional Neural Network）的缩写，是目前深度学习中应用广泛的一种神经网络型号，它是一种能够处理序列数据的深度学习模型，如语音识别、自然语言处理等在许多应用中被广泛使用。
CNN是一种前馈神经网络，每个神经元只与与其之前一段距离之内的神经元相连。
它具有强大的特征提取能力和权值共享机制，可以帮助识别出图像、音频和文本中的重要特征。
CNN将输入图像分成若干个子区域，每个子区域被称为卷积核，每个卷积核由若干个神经元组成。
每个卷积核得出一个特征图，这些特征图被拼接起来形成下一层的输入。
CNN在应用中通常包含卷积层、池化层、全连接层和Softmax 层等。
卷积层用于提取图像特征，池化层用于减少特征数量，全连接层用于分类，Softmax层用于输出最终分类结果。
然而，就像其他的技术一样，CNN在实践中也会遇到各种问题。
人工智能工程师在设计和调试CNN时，经常遇到的问题包括过拟合、欠拟合、梯度消失、训练速度慢等。
此外，当CNN 不起作用时，如何快速而准确地诊断相关问题也是一个极其重要的挑战。
二、故障分析与解决方案面对CNN故障，我们可以通过以下几个方面来进行诊断，并尝试找到解决方案。
1. 数据集问题CNN模型需要大量的数据才能训练出准确的模型。
如果训练集不够大，其结果可能会出现不准确的情况。
同时，过拟合也可能出现在训练集数据少，但是特征比较多时。
解决方案：增加训练集，尽可能丰富数据覆盖的范围。
此外，有效的数据预处理方法，如旋转、翻转、缩放等，也能有效地增加训练集的样本。
2. 设计问题CNN模型的设计非常重要，关系到CNN在应用中的准确性。
解决方案：对于CNN的设计，可以采用预训练模型，或选择较好的网络结构和优化算法。
3. 训练问题CNN模型需要进行“拟合”和“调整”，使其能够正确的分类图像。
解决方案：可以尝试增加训练次数或者采用其他的优化方法，如随机梯度下降（SGD）。
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S2层： 输入图片大小： (28*28)*6 卷积窗大小： 2*2 卷积窗种类： 6 输出下采样图数量：6 输出下采样图大小：(14*14)*6 神经元数量： 1176 (14*14)*6 连接数： 5880 (4+1)*(14*14)*6 可训练参数： 12 (6*2)
卷积和子采样过程： 卷积过程包括：用一个可训练的滤波器fx去卷积一个输入的 图像（第一阶段是输入的图像，后面的阶段就是卷积特征map了）， 然后加一个偏置bx，得到卷积层Cx。 子采样过程包括：每邻域四个像素求和变为一个像素，然后 通过标量Wx+1加权，再增加偏置bx+1，然后通过一个sigmoid激活函 数，产生一个大概缩小四倍的特征映射图Sx+1。
S4层： 输入图片大小： (10*10)*16 卷积窗大小： 2*2 卷积窗种类： 16 输出下采样图数量：16 输出下采样图大小：(5*5)*16 神经元数量： 400 (5*5)*16 连接数： 2000 (4+1)*(5*5)*16 可训练参数： 32 (16*2)
C5层： 输入图片大小： 卷积窗大小： 卷积窗种类： 输出特征图数量： 输出特征图大小： 神经元数量： 连接数： 可训练参数：
浅层神经网络的缺陷
• 于是，20世纪90年代，有更多各式各样的浅层模型相继被 提出，比如只有一层隐层节点的支撑向量机（SVM， Support Vector Machine）和Boosting，以及没有隐层节 点的最大熵方法（例如LR，Logistic Regression）等，在 很多应用领域取代了传统的神经网络。 • 显然，这些浅层结构算法有很多局限性：在有限样本和计 算单元情况下对复杂函数的表示能力有限，针对复杂分类 问题其泛化能力受到一定的制约。更重要的是，浅层模型 有一个特点，就是需要依靠人工来抽取样本的特征。然而， 手工地选取特征是一件非常费力的事情，能不能选取好很 大程度上靠经验和运气。 • 能不能自动地学习一些特征呢？
卷积神经网络应用
• LeNet-5手写数字识别
C1层： 输入图片大小： 卷积窗大小： 卷积窗种类： 输出特征图数量： 输出特征图大小： 神经元数量： 连接数： 可训练参数：
32*32 5*5 6 6 28*28 4707 12304 156
(32-5+1) [(28*28)*6)] [(5*5+1)*6]*(28*28) [(5*5+1)*6]
C3层： 输入图片大小： 卷积窗大小： 卷积窗种类： 输出特征图数量： 输出特征图大小： 神经元数量： 连接数： 可训练参数：
(14*14)*6 5*5 15 16 10*10 (14-5+1) 1600 [(10*10)*16)] 151600 [(60+16)*25]*(10*10) （部分连接） 1516 [(60+16)*25]
深度学习的突破性文章
• Hinton, G. E., Osindero, S. and Teh, Y., A fast learning algorithm for deep belief netsNeural Computation 18:1527-1554, 2006 • Yoshua Bengio, Pascal Lamblin, Dan Popovici and Hugo Larochelle, Greedy Layer-Wise Training of Deep Networks, in J. Platt et al. (Eds), Advances in Neural Information Processing Systems 19 (NIPS 2006), pp. 153-160, MIT Press, 2007<比较了 RBM和Auto-encoder>
卷积神经网络提出的背景
• 浅层神经网络 • 大约二三十年前，神经网络曾经是机器学习领域特别热门 的一个方向，这种基于统计的机器学习方法比起过去基于 人工规则的专家系统，在很多方面显示出优越性。
卷积神经网络提出的背景
• 但是后来，因为理论分析的难度，加上训练方法需要很 多经验和技巧，以及巨大的计算量和优化求解难度，神经 网络慢慢淡出了科研领域的主流方向。 • 值得指出的是，神经网络（如采用误差反向传播算法： Back Propagation，简称BP算法，通过梯度下降方法在训 练过程中修正权重使得网络误差最小）在层次深的情况下 性能变得很不理想（传播时容易出现所谓的梯度弥散 Gradient Diffusion或称之为梯度消失，根源在于非凸目标 代价函数导致求解陷入局部最优，且这种情况随着网络层 数的增加而更加严重，即随着梯度的逐层不断消散导致其 对网络权重调整的作用越来越小），所以只能转而处理浅 层结构（小于等于3），从而限制了性能。
连接数计算： 151600 = [(60+16)*25]*(10*10) 60 = 3*6+9*4+6；16是因为每种神经元都有一个常数连接
其中打X了的表示两者之间有连接的。取我们学习到的网络（结构为150-16） 中16个隐含节点种的一个拿来分析，比如拿C3中的第3号特征图来说，它与上层 网络S2第3,4,5号特征图连接。那么该第3号特征图的值（假设为H3）是怎么得 到的呢？其过程如下： 首先我们把网络150-16（以后这样表示，表面输入层节点为150，隐含层节 点为16）中输入的150个节点分成6个部分，每个部分为连续的25个节点。取出 倒数第3个部分的节点（为25个），且同时是与隐含层16个节点中的第4（因为 对应的是3号，从0开始计数的）个相连的那25个值，reshape为5*5大小，用这 个5*5大小的特征patch去convolution S2网络中的倒数第3个特征图，假设得到的 结果特征图为h1。 同理，取出网络Байду номын сангаас50-16中输入的倒数第2个部分的节点（为25个），且同时 是与隐含层16个节点中的第5个相连的那25个值，reshape为5*5大小，用这个 5*5大小的特征patch去convolution S2网络中的倒数第2个特征图，假设得到的结 果特征图为h2。 继续，取出网络150-16中输入的最后1个部分的节点（为25个），且同时是 与隐含层16个节点中的第5个相连的那25个值，reshape为5*5大小，用这个5*5 大小的特征patch去convolution S2网络中的最后1个特征图，假设得到的结果特 征图为h3。 最后将h1，h2，h3这3个矩阵相加得到新矩阵h，并且对h中每个元素加上一 个偏移量b，且通过sigmoid的激发函数，即可得到我们要的特征图H3了。
深度学习的优势
• 深度学习通过学习一种深层非线性网络结构，只需简单的 网络结构即可实现复杂函数的逼近，并展现了强大的从大 量无标注样本集中学习数据集本质特征的能力。 • 深度学习能够获得可更好地表示数据的特征，同时由于模 型的层次深（通常有5层、6层，甚至10多层的隐层节点， “深”的好处是可以控制隐层节点的数目为输入节点数目 的多项式倍而非多达指数倍）、表达能力强，因此有能力 表示大规模数据。 • 对于图像、语音这种特征不明显（需要手工设计且很多没 有直观的物理含义）的问题，深度模型能够在大规模训练 数据上取得更好的效果。
Matlab代码
• Output层与F6层合并实现：
– layer 7 [out], type:F – number of feature maps: 10 – number of neurons: 10 – number of connections: 1210 – number of parameters: 1210 – number of trainable parameters: 1210
(5*5)*16 5*5 120 120 1*1 (5-5+1) 120 (1*120) 48120 [16*25+1]*1*120(全连接） 48120 [16*25+1]*1*120
F6层： 输入图片大小： 卷积窗大小： 卷积窗种类： 输出特征图数量： 输出特征图大小： 神经元数量： 连接数： 可训练参数：
Convolutional Neural Networks 卷积神经网络
杨皓轩 12307130286
主要内容
1. 卷积神经网络—诞生背景与历程
2. 卷积神经网络应用—LeNet-5手写数字识别 3. 深度学习—Hinton做了些什么 4. 深度学习在数字图像识别上的运用
—Hinton如何在2012年ImageNet引起轰动
• 1210 = (120+1) *10
• /tutorial/lenet.html
卷积神经网络的衰落
• 在很长时间里，CNN虽然在小规模的问题上，如手写数字， 取得过当时世界最好结果，但一直没有取得巨大成功。这 主要原因是，CNN在大规模图像上效果不好，比如像素很 多的自然图片内容理解，所以没有得到计算机视觉领域的 足够重视。
卷积神经网络
• 早在1989年，Yann LeCun (现纽约大学教授) 和他的同事 们就发表了卷积神经网络（Convolution Neural Networks， 简称CNN）的工作。 • CNN是一种带有卷积结构的深度神经网络，通常至少有两 个非线性可训练的卷积层，两个非线性的固定卷积层（又 叫Pooling Laye）和一个全连接层，一共至少5个隐含层。 • CNN的结构受到著名的Hubel-Wiesel生物视觉模型的启发， 尤其是模拟视觉皮层V1和V2层中Simple Cell和Complex Cell的行为。
(1*1)*120 1*1 84 84 1 84 10164 120*84（全连接） 10164 120*84
OUTPUT层： 输入图片大小： 输出特征图数量：
1*84 1*10
•
•
•
最后，输出层由欧式径向基函数（Euclidean Radial Basis Function） 单元组成，每类一个单元，每个有84个输入。换句话说，每个输出RBF单元 计算输入向量和参数向量之间的欧式距离。输入离参数向量越远，RBF输出 的越大。一个RBF输出可以被理解为衡量输入模式和与RBF相关联类的一个 模型的匹配程度的惩罚项。用概率术语来说，RBF输出可以被理解为F6层配 置空间的高斯分布的负log-likelihood。给定一个输入模式，损失函数应能使 得F6的配置与RBF参数向量（即模式的期望分类）足够接近。这些单元的参 数是人工选取并保持固定的（至少初始时候如此）。这些参数向量的成分被 设为-1或1。虽然这些参数可以以-1和1等概率的方式任选，或者构成一个纠 错码，但是被设计成一个相应字符类的7*12大小（即84）的格式化图片。这 种表示对识别单独的数字不是很有用，但是对识别可打印ASCII集中的字符串 很有用。 使用这种分布编码而非更常用的“1 of N”编码用于产生输出的另一个原 因是，当类别比较大的时候，非分布编码的效果比较差。原因是大多数时间 非分布编码的输出必须为0。这使得用sigmoid单元很难实现。另一个原因是 分类器不仅用于识别字母，也用于拒绝非字母。使用分布编码的RBF更适合 该目标。因为与sigmoid不同，他们在输入空间的较好限制的区域内兴奋，而 非典型模式更容易落到外边。 RBF参数向量起着F6层目标向量的角色。需要指出这些向量的成分是 +1或-1，这正好在F6 sigmoid的范围内，因此可以防止sigmoid函数饱和。实 际上，+1和-1是sigmoid函数的最大弯曲的点处。这使得F6单元运行在最大非 线性范围内。必须避免sigmoid函数的饱和，因为这将会导致损失函数较慢的 收敛和病态问题。