神经网络与卷积神经网络
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。
神经网络与卷积神经网络的比较
神经网络与卷积神经网络的比较随着人工智能和机器学习的不断发展，神经网络和卷积神经网络成为了炙手可热的技术。
然而，很多人对这两者的区别和应用并不理解。
本文将对神经网络和卷积神经网络进行比较和分析，以便更好地理解它们的差异和优劣势。
1. 神经网络神经网络是一种基于模拟人类神经系统的设计方法的机器学习技术。
一个神经网络通常由多个节点和连接组成，这些节点和连接可以形成输入层、隐藏层和输出层。
神经网络通过学习来修改节点之间的连接权重，从而实现数据分析和预测。
神经网络的学习依赖于反向传播算法，它可以自适应地调整权重，以最小化预测误差。
神经网络被广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统等领域。
然而，由于神经网络的计算复杂度较高，而且需要大量的数据和运算资源，因此它往往需要在GPU或其他并行计算平台上运行。
2. 卷积神经网络卷积神经网络是一种特殊的神经网络，它包含卷积层、池化层和全连接层。
卷积层和池化层被用于提取特征，全连接层被用于预测。
卷积层使用卷积核对输入数据进行扫描和卷积，并将卷积结果传输到下一层。
池化层用于降采样和特征压缩，可以减少计算量和降低过拟合。
卷积神经网络的特点是具有空间局部性、权值共享和层次结构。
它可以在保留空间关系的同时，自动发现和学习特征，并具有较高的识别精度和一定的平移不变性。
卷积神经网络被广泛应用于图像、视频和语音处理等领域，如人脸识别、图像分类、目标检测和语音识别等。
3. 神经网络和卷积神经网络的比较（1）网络结构：神经网络由全连接层组成，而卷积神经网络由卷积层、池化层和全连接层组成。
卷积神经网络的卷积和池化层可以提取图像和语音等数据的特征，因此具有更好的识别精度和鲁棒性。
（2）计算复杂度：神经网络的计算复杂度较高，因为它需要处理大量的全连接层节点和权重参数。
卷积神经网络由于卷积和池化层的特点，可以减少计算量和参数量，因此计算速度更快。
（3）数据需求：神经网络对数据需求比较高，因为它需要大量的训练图像和标注信息。
卷积神经网络与传统神经网络的对比与选择
卷积神经网络与传统神经网络的对比与选择近年来，随着人工智能技术的迅猛发展，神经网络成为了研究和应用的热点之一。
在神经网络中，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）和传统神经网络常常被用于图像处理、语音识别等领域。
本文将对这两种神经网络进行对比，并探讨在不同场景下的选择。
首先，我们来看看卷积神经网络和传统神经网络的基本结构和工作原理。
传统神经网络采用全连接的方式，即每个神经元与前一层的所有神经元相连。
这种结构在一些任务中表现出色，如手写数字识别等。
然而，对于图像等高维数据的处理，全连接的方式会导致参数量过大，计算复杂度高的问题。
而卷积神经网络则采用了卷积层和池化层的结构，能够有效地减少参数量和计算复杂度。
卷积层通过卷积操作提取图像的特征，池化层则对特征进行降维。
这种层次化的结构使得卷积神经网络在图像处理等任务中表现出色。
其次，我们来比较一下卷积神经网络和传统神经网络在不同任务中的性能。
对于图像分类任务，卷积神经网络通常能够取得更好的效果。
这是因为卷积神经网络能够自动学习图像的局部特征，并通过池化操作进行降维，从而提取出更具有判别性的特征。
而传统神经网络在处理高维数据时，由于参数量过大，容易出现过拟合的问题，导致性能下降。
然而，在一些序列数据的处理中，传统神经网络仍然具有一定的优势。
传统神经网络能够较好地处理时序信息，如语音识别等任务。
在实际应用中，我们需要根据具体的场景和任务来选择合适的神经网络。
如果是处理图像等高维数据，卷积神经网络是一个不错的选择。
卷积神经网络能够通过卷积和池化操作提取图像的特征，并通过全连接层进行分类。
而传统神经网络在处理高维数据时，由于参数量过大，计算复杂度高，往往不适合。
然而，对于一些序列数据的处理，传统神经网络的循环结构能够更好地捕捉时序信息，因此在这些任务中传统神经网络是更好的选择。
除了结构和任务的不同，卷积神经网络和传统神经网络在训练和优化上也有一些区别。
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。
神经网络中的全连接层与卷积层
神经网络中的全连接层与卷积层神经网络是一种模拟人类神经系统的机器学习模型，在深度学习模型中被广泛使用。
其中的全连接层和卷积层是两个基础的用于训练模型的组件，它们有什么区别呢？全连接层，简称 FC 层，是神经网络中的一种常见的结构，前一层的所有神经元将与后一层的所有神经元相连，从而形成“全连接”的神经元网络。
在全连接层中，每个神经元都可以影响到整个神经元网络，因此在训练模型时，FC 层可以很好地适应各种复杂的模式，尤其是在分类任务中得到了广泛应用。
然而，FC 层在处理图像等大型数据时，面临的问题是参数太多，从而导致模型可能出现严重的过拟合。
由于每个神经元都与前一层的所有神经元相连，因此在大型数据集上训练模型时，将需要大量的计算和存储成本。
相反，卷积层是神经网络中的另一种基本组成部分，它是由多个卷积核组成的，每个卷积核与下一层的神经元相连接，从而形成了卷积层。
卷积核又被称为特征提取器，可以从输入图像的不同部分提取特定的特征。
在卷积层中，卷积核逐步滑动并扫描输入的数据，从而识别出数据中的特征。
相比之下，卷积层更适合用于处理大型数据（如图像或视频），特别是在图像分类、识别和分割任务中表现出了出色的性能。
卷积层的参数数量相对较少，节省了计算和存储成本，并且更好地利用了数据的空间局部性和平移不变性。
此外，卷积层还可以使用不同的卷积核进行多次卷积运算，以便检测不同的特征。
最后，可以注意到卷积神经网络（CNN）使用了多个卷积层，这使得模型更加复杂，但也更加准确。
卷积神经网络已被用于图像分类、物体识别、语音识别和自然语言处理任务等领域，并已经得到了广泛的应用。
总之，全连接层和卷积层分别在神经网络中扮演着基本组成角色，具有不同的优点和局限性。
全连接层可以实现更复杂的模式识别，而卷积层则更适合处理大型数据集，并通过卷积核提取空间特征。
神经网络的正确选择将极大地帮助我们找到最佳解决方案。
卷积神经网络与循环神经网络的结合方法
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是两种广泛应用于深度学习领域的神经网络模型。
它们分别擅长处理图像和语音等序列数据，但在某些任务中单独使用时可能会存在一些局限性。
因此，研究者们开始探索将CNN和RNN结合起来，以期望能够充分发挥它们各自的优势，实现更好的性能表现。
首先，我们来介绍一下CNN和RNN的基本原理和特点。
CNN主要用于处理图像数据，它通过卷积和池化操作提取输入数据的特征，并且具有平移不变性。
这意味着即使输入数据发生了平移，CNN依然能够识别出相同的特征。
RNN则适用于处理序列数据，它具有记忆能力，能够捕捉数据中的时间相关性。
这使得RNN在自然语言处理和语音识别等任务中表现出色。
然而，单独使用CNN或RNN也存在一些问题。
比如，CNN在处理长距离依赖关系的序列数据时表现不佳，而RNN在处理图像等空间结构数据时也存在局限性。
因此，将CNN和RNN结合起来成为了一个值得研究的课题。
一种常见的CNN和RNN的结合方法是将CNN用作特征提取器，然后将提取出的特征序列输入到RNN中进行处理。
这种方法被广泛应用于图像描述生成和视频分类等任务中。
通过这种结合方法，CNN可以有效地提取出输入数据中的空间特征，而RNN则能够捕捉这些特征之间的时间相关性，从而实现更好的性能表现。
除了将CNN作为特征提取器外，还有一些其他的CNN和RNN结合方法。
例如，一些研究者提出了将CNN和RNN进行融合的模型，使得两者能够在同一网络中进行端到端的训练。
这种方法能够充分发挥CNN和RNN各自的优势，并且在一些任务中取得了很好的效果。
另外，还有一些研究者提出了一些改进的CNN和RNN结合方法，以进一步提高模型的性能。
例如，一些研究者提出了一种叫做门控卷积网络（Gated Convolutional Network，GCN）的结合方法，它结合了CNN的卷积操作和门控机制，能够有效地处理长距离依赖关系的序列数据。
神经网络与卷积神经网络的区别与联系
神经网络与卷积神经网络的区别与联系神经网络和卷积神经网络是目前深度学习领域中应用最广泛的两种模型。
它们在处理图像、语音、自然语言处理等任务中取得了巨大的成功。
虽然两者都属于神经网络的范畴，但在结构和应用上存在一些区别和联系。
首先，神经网络是一种由多个神经元组成的网络结构，通过输入层、隐藏层和输出层之间的连接来实现信息的传递和处理。
每个神经元接收来自上一层的输入，并通过激活函数对输入进行非线性变换，然后将结果传递给下一层。
神经网络的训练过程是通过反向传播算法来调整网络中的权重和偏置，以最小化预测输出与真实输出之间的误差。
相比之下，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种专门用于图像处理的神经网络结构。
它通过引入卷积层、池化层和全连接层来提取图像中的特征，并进行分类或识别任务。
卷积层使用卷积核对输入图像进行卷积操作，提取局部特征。
池化层则通过降采样操作减少特征图的维度，同时保留关键信息。
全连接层则将特征图转换为一维向量，并通过softmax函数进行分类。
神经网络和卷积神经网络之间存在一些联系。
首先，卷积神经网络可以看作是一种特殊的神经网络结构，其引入了卷积层和池化层来处理图像数据。
因此，卷积神经网络可以视为神经网络的一种扩展形式。
其次，两者都使用激活函数对输入进行非线性变换，以增加模型的表达能力。
最后，神经网络和卷积神经网络都可以通过反向传播算法进行训练，以优化网络参数。
然而，神经网络和卷积神经网络在结构和应用上也存在一些明显的区别。
首先，神经网络通常用于处理结构化数据，如数值型数据和时间序列数据。
而卷积神经网络主要用于处理图像数据，可以有效地捕捉图像中的局部特征。
其次，神经网络通常包含多个隐藏层和全连接层，参数较多，容易产生过拟合问题。
而卷积神经网络通过共享权重和局部连接的方式减少了参数量，更适合处理大规模图像数据。
此外，卷积神经网络还可以通过卷积操作对图像进行平移不变性的处理，增强了模型的鲁棒性。
智能控制简明教程第6章卷积神经网络
Dropout前
Dropout后
（ ） （6）卷积神经网络训练
W W J (W , b)
W
b b J (W , b)
b
（ ） 3. 典型卷积神经网络
(1) LeNet模型结构
实现对10个手写字母的识别分类
（ ） . 卷积神经网络应用
卷积核 层 - -- 池化 层--- 卷积核层--- 池化层---全连接层
( f g)(n) f ( )g(n )d
2.1
1. 卷积神经网络的基本概念
（2）输入层
输入层严格意义上并不属于卷积结构，它的作用是对输入网络的数据 图像进行预处理，即在这一层完成图像增强、归一化、标准化等操作。
（3）卷积层
卷积层作为主干层级结构，通过卷积核和图像之间卷积操作，实现 特征图的提取，随着层级的加深，提取的特征越高级。
（ ） 2. 卷积神经网络的操作
（1）卷积操作
在卷积层中，卷积操作是按一定大小、步长滑动的卷积核来对局部的数 据进行加权求和，并将计算得到的结果保存在对应位置，一般简单的特征只 需要几层卷积层，而较为复杂的特征则需要使用更深的卷积层。
（ ） （1）卷积操作
通常，卷积核为方形，以便实现两个维度上的等比例采样。设卷积网络 的输入图像大小为 W W ，卷积核的大小为 F F，步长为 S ，补零 数为 P 。
全连接层用于构建卷积神经网络的输出网络
将前一卷积层（池化层）得到的二维矩阵压平为一维向量
（ ） （4）激活函数层
（ ） （5） 抑制过拟合Dropout
在前向传播时，设置一定的概率，使得某些神经元停止工作，从而达到 提高模型泛化能力的目的，同时减少参数的训练时间。
神经元的失活概率设为0.5。将网络中50%的神经元使用随机的方法删除 掉，并且在删除的同时保持输入输出层的神经元个数不发生变化。
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2014-10-19
***！三次最重要的卷积
2014-10-19
一般卷积神经网络的结构
2014-10-19
一个多图卷积的过程(正向过程)
• C2[4] = sigmoid( • cov(S1[1]*filter1[1][4]) • +cov(S1[1]*filter1[1][4]) • +cov(S1[1]*filter1[1][4]) • +cov(S1[1]*filter1[1][4]) • )
Testing samples：
Testing items
value
test pics
1900
Right prediction
1791
Right ratio
94.2632%
Training time
908ms(0.48ms/pic)
模型的复杂度
• 一个m*n*t的三层网络，连接权重的数量为m*n+n*t，bias的数量 为n+t个。 • 通常模型的参数越多，模型的表现功能就越强。参数就像砖块， 你的砖块越多，你可以用砖块表现的建筑也就越多。 • 但是模型参数越多，越不好训练： • why？ • 参数多，局部最优值越多，最常用的梯度下降法训练网络容易陷 入局部最优点。 • 训练花费时间越长，使用的时候需要的计算也相对多。
2014-10-19
局部最优
• 模型空间的局部最优与全局最优
2014-10-19
解决方法
• 神经网络预训练，如用RBM预训练，在有监督的训练前使模型空 间处于一个比较好的位置，容易在模型空间一个好的位置收敛 • 仿照人脑神经的工作特点，简化参数，增加深度。如卷积神经网 络CNN。 • CNN 根据人眼睛视觉神经的局部感受野特点设计。
Experiment
Neural network design
• Our neural network has 3 layers：
Layer Dimension meaning Input layer 14*14=196 Average grey value of four neighbor dots Hidden layer 196 Empirical value , about 1~1.5 times of the input Output layer 10 Target numbers , I.e. 0,1,2,3….9
neural network
• Neural network is a machine learning method.
method
Back Propagation
• Back propagation(BP) is a neural network learning algorithm.
method
2014-10-19
一个多图卷积的过程(误差传播过程)
2014-10-19
CNN我的一些工作
2014-10-19
无交叉卷积的效果
2014-10-19
无交叉卷积的迭代效果
2014-10-19
交叉卷积结构
2014-10-19
交叉卷积的结果
迭代次数-时间-准确率
2014-10-19
Thank you for listening!
A Hand-writing digit recognition Application base on Neural network and covolutional neural network
Colleague of Computer Science Inner Mongolia University Hohhot , Inner Mongolia , P.R China Email: huangz感受视野 共享权值
2014-10-19
卷积神经网络
2014-10-19
leNet5 的鲁棒性 /exdb/lenet/index.ht ml
2014-10-19
卷积神经网络
• 基于人工神经网络 • 在人工神经网络前，用卷积滤波器进行特征抽取 • 使用卷积核作为特征抽取器 • 自动训练特征抽取器（即卷积核，即阈值参数）
• 卷积核一次训练多次使用，可以在线学习（模型在训练好之后， 在使用中继续训练）。 • 局部感受野+权值共享+降采样 使模型参数大幅减小。
2014-10-19
卷积
• 卷积其实是一个图像处理核 • 卷积用于增强图像的某种特征
2014-10-19
卷积的效果
2014-10-19
子采样
• 降低图像分辨率 • 减少训练维数 • 增强网络对大小变化的适用性 • 这个过程也被称为pooling，常用pooling 有两种： • mean-pooling、max-pooling
NN digit recognition
• 1. Background • 2. Method • neural network • back-propagation • 3. Experiment • training and testing samples • neural network structure • results
Experiment
neural network design
• BP neural network
Experiment
results
Training samples： Training items value Sample pics 7000 Right prediction 6888 Right ratio 98.4% Training time 603 476ms
Experiment
Environment
• Hardware: • CPU: Intel core i7 3630QM, 2.4GHZ • Memory: 8G Byte • Software: • OS: windows 7 (64) • IDE: vs2010 (C++)
Experiment
Experiment-Training and testing Samples
• Training and testing samples are from • MNIST ，/exdb/mnist/ • Every pic is a 28*28 dot matrix • There are 10 pics in a sample, • and there are 891 samples
background
• OCR (Optical Character Recognition) has become one of the important methods in gathering information and information transformation. • Digit recognition has a promising feature in many fields in society, such as the car license plate recognition , postcode recognition, the statistics of report forms and financial report forms. • So the research on the Digit recognition is important.