卷积神经网络(纯净版)ppt课件
卷积神经网络（CNN）的训练过程
卷积神经⽹络（CNN）的训练过程
卷积神经⽹络的训练过程
卷积神经⽹络的训练过程分为两个阶段。第⼀个阶段是数据由低层次向⾼层次传播的阶段，即前向传播阶段。另外⼀个阶段是，当前向传播
得出的结果与预期不相符时，将误差从⾼层次向底层次进⾏传播训练的阶段，即反向传播阶段。训练过程如图4-1所⽰。训练过程为：
1、⽹络进⾏权值的初始化；
2、输⼊数据经过卷积层、下采样层、全连接层的向前传播得到输出值；
3、求出⽹络的输出值与⽬标值之间的误差；
4、当误差⼤于我们的期望值时，将误差传回⽹络中，依次求得全连接层，下采样层，卷积层的误差。各层的误差可以理解为对于⽹络的总
误差，⽹络应承担多少；当误差等于或⼩于我们的期望值时，结束训练。
5、根据求得误差进⾏权值更新。然后在进⼊到第⼆步。
图4-1卷积神经⽹络的训练过程
1.1卷积神经⽹络的前向传播过程
在前向传播过程中，输⼊的图形数据经过多层卷积层的卷积和池化处理，提出特征向量，将特征向量传⼊全连接层中，得出分类识别的结
果。当输出的结果与我们的期望值相符时，输出结果。
1.1.1卷积层的向前传播过程
卷积层的向前传播过程是，通过卷积核对输⼊数据进⾏卷积操作得到卷积操作。数据在实际的⽹络中的计算过程，我们以图3-4为例，介绍
卷积层的向前传播过程。其中⼀个输⼊为15个神经元的图⽚，卷积核为2×2×1的⽹络，即卷积核的权值为W1，W2，W3，W4。那么卷积核
对于输⼊数据的卷积过程，如下图4-2所⽰。卷积核采⽤步长为1的卷积⽅式，卷积整个输⼊图⽚，形成了局部感受野，然后与其进⾏卷积算法，即权值矩阵与图⽚的特征值进⾏加权和（再加上⼀个偏置量），然后通过激活函数得到输出。
图4-2图⽚深度为1，卷积层的向前传播过程
⽽在图3-4中，图⽚深度为2时，卷积层的向前传播过程如图4-3所⽰。输⼊的图⽚的深度为4×4×2，卷积核为2×2×2，向前传播过程为，求得
第⼀层的数据与卷积核的第⼀层的权值的加权和，然后再求得第⼆层的数据与卷积核的第⼆层的权值的加权和，两层的加权和相加得到⽹络
卷积神经网络(CNN,ConvNet)及其原理详解
卷积神经网络(CNN,ConvNet)及其原理详解
卷积神经网络（CNN，有时被称为 ConvNet）是很吸引人的。在短时间内，它们变成了一种颠覆性的技术，打破了从文本、视频到语音等多个领域所有最先进的算法，远远超出了其最初在图像处理的应用范围。
CNN 由许多神经网络层组成。卷积和池化这两种不同类型的层通常是交替的。网络中每个滤波器的深度从左到右增加。最后通常由一个或多个全连接的层组成：
图 1 卷积神经网络的一个例子
Convnets 背后有三个关键动机：局部感受野、共享权重和池化。让我们一起看一下。
局部感受野
如果想保留图像中的空间信息，那么用像素矩阵表示每个图像是很方便的。然后，编码局部结构的简单方法是将相邻输入神经元的子矩阵连接成属于下一层的单隐藏层神经元。这个单隐藏层神经元代表一个局部感受野。请注意，此操作名为“卷积”，此类网络也因此而得名。
当然，可以通过重叠的子矩阵来编码更多的信息。例如，假设每个子矩阵的大小是 5×5，并且将这些子矩阵应用到 28×28 像素的 MNIST
图像。然后，就能够在下一隐藏层中生成 23×23 的局部感受野。事实上，在触及图像的边界之前，只需要滑动子矩阵 23
个位置。
定义从一层到另一层的特征图。当然，可以有多个独立从每个隐藏层学习的特征映射。例如，可以从 28×28 输入神经元开始处理 MNIST 图像，然后（还是以 5×5
的步幅）在下一个隐藏层中得到每个大小为 23×23 的神经元的 k 个特征图。
共享权重和偏置
假设想要从原始像素表示中获得移除与输入图像中位置信息无关的相同特征的能力。一个简单的直觉就是对隐藏层中的所有神经元使用相同的权重和偏置。通过这种方式，每层将从图像中学习到独立于位置信息的潜在特征。
理解卷积的一个简单方法是考虑作用于矩阵的滑动窗函数。在下面的例子中，给定输入矩阵
I 和核 K，得到卷积输出。将 3×3 核 K（有时称为滤波器或特征检测器）与输入矩阵逐元素地相乘以得到输出卷积矩阵中的一个元素。所有其他元素都是通过在 I
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。
卷积神经网络（CNN）
卷积神经网络（CNN）
卷积神经网络的结构由输入层、卷积神经层（Convolutional
Layer）、下采样层(Pooling Layer)、全连接层（Fully Connected
Network）及输出层构成[20]。其中卷积神经网络层、下采样层、全连接被合称为隐含层。
在卷积神经网络中，卷积神经层与下采样层的连接方式是局部连接的形式，即每层的神经元只连接输入层中的跟它相近的几个节点。而全连接层中采用的是全连接的方式，即每一个神经元与输入层中的所有节点连接。
1 卷积神经层（Convolutional Layer）
卷积神经层（Convolutional Layer）由多个特征面（Feature
Map）构成，每一个特征面则是由很多个神经元构成的[22]。神经元包含两个计量单位，一个是输入x，一个是权值w。输入数据x与权值w相乘得到其加权和e,然后在通过激活函数f(e)获得该神经元的输出，也就是特征。如下图。
图1-1神经元
常见的激活函数有Rectified Linear Unit(ReLU)函数、Sigmoid函数以及Softmax函数。其中ReLU函数是一种常见的激活函数[22]。与传统的激活函数相比，ReLU函数能够在大量的数据的情况下，依然能够保持良好的效果。它的运算速度也比传统函数要快。它利用简单地阈值化就可以达到参数稀疏化的目的。但是，ReLU函数的一个缺点是它的神经元在训练的时候，可能会死亡，导致该单元无法激活数据点。ReLU函数的计算公式如下：ReLU：f(x)=max(0,x) 该公式表示，如果输入的数据大于0，那么就把输入的数据作为输出的数据输出，否则就输出0。通过使用ReLU函数，我们可以保证输出的数据不会因为输入数据的增加而接近饱和。另外一些常用的激活函数有Sigmoid函数、Tanh函数、以及以ReLU为基础改进而来的LRelu函数和Prelu函数。
在卷积神经网络层中，神经网络通过卷积核来获取提取特征。在每一层中可以使用多个卷积核进行特征提取，每一个卷积核提取一种特征。一般而言，卷积层的层次越高，提取的特征也越接近事物本身的特征。卷积核是一个n×n×r的权值矩阵。其中n为卷积核的大小，而r为卷积核的深度。如图1-2是一个深度为1，大小为2的卷积核，以及深度为2大小为2的卷积核。卷积核的深度与输入数据的深度保持一致。在第一层卷积层中，卷积核的深度应该与输入的图片的深度保持一致，图片如果为黑白的图片，那么他的深度为1，如果图片为彩色图片，深度则为3（RGB三个维度）。而网络中的其他卷积层（既不在输入层之后的卷积层）中卷积核的深度则与上一层卷积核的个数保持一致。
卷积神经网络原理
卷积神经网络原理
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是一种深度学习的机器学习模型，广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。CNN以其良好的特征提取能力而著名。
CNN的核心思想是局部感知和权重共享。它通过使用卷积层来对输入数据进行滤波和特征提取，然后使用池化层来降低特征图的空间维度。这一过程不仅能够减少参数数量，还能提取图像的空间局部性特征。
在CNN中，卷积层通过滑动窗口的方式对输入图像进行扫描，并使用一组可学习的过滤器（也称为卷积核）对输入图像进行卷积操作。每个过滤器与输入图像的一个局部区域进行卷积计算，并生成一个特征图。这些特征图反映了输入图像在不同位置上的不同特征。
卷积操作的关键之处在于权重共享。在卷积操作中，每个过滤器的参数在整个输入图像上是共享的，这意味着无论输入图像的哪个位置，同一个过滤器都会使用相同的参数进行卷积计算。这种权重共享的方式大大减少了需要学习的参数数量，提高了模型的训练效率。
池化层通常紧跟在卷积层之后，用于减小特征图的维度，同时保留重要的特征信息。最常用的池化操作是最大池化，它通过在每个局部区域中选择最大的特征值来降低特征图的空间维度。这种方式能够有效地减少参数数量，并减轻模型过拟合的风险。
CNN通常还包括全连接层和激活函数层。全连接层将特征图展平为一个向量，并通过全连接操作学习出输入和输出之间的非线性映射关系。激活函数层则引入非线性变换，增加模型的表达能力。
通过反向传播算法，CNN能够自动学习特征提取过程中的参数，并根据给定的标签进行训练。训练完毕后，CNN可以对未知的输入数据进行预测和分类。
总之，卷积神经网络是一种在计算机视觉和其他领域中广泛应用的深度学习模型。它通过卷积层和池化层实现特征提取，通过全连接层和激活函数层实现分类和预测。通过权重共享和非线性变换等机制，CNN能够有效地处理图像识别和其他复杂任务。
卷积神经网络cnn
卷积神经网络cnn
1. 卷积神经网络结构介绍
如果用全连接神经网络处理大尺寸图像具有三个明显的缺点：
（1）首先将图像展开为向量会丢失空间信息；
（2）其次参数过多效率低下，训练困难；
（3）同时大量的参数也很快会导致网络过拟合。
而使用卷积神经网络可以很好地解决上面的三个问题。
与常规神经网络不同，卷积神经网络的各层中的神经元是3维排列的：宽度、高度和深度。其中的宽度和高度是很好理解的，因为本身卷积就是一个二维模板，但是在卷积神经网络中的深度指的是激活数据体的第三个维度，而不是整个网络的深度，整个网络的深度指的是网络的层数。举个例子来理解什么是宽度，高度和深度，假如使用CIFAR-10中的图像是作为卷积神经网络的输入，该输入数据体的维度是32x32x3（宽度，高度和深度）。我们将看到，层中的神经元将只与前一层中的一小块区域连接，而不是采取全连接方式。对于用来分类CIFAR-10中的图像的卷积网络，其最后的输出层的维度是1x1x10，因为在卷积神经网络结构的最后部分将会把全尺寸的图像压缩为包含分类评分的一个向量，向量是在深度方向排列的。下面是例子：
图 1. 全连接神经网络与卷积神经网络的对比
图1中左侧是一个3层的神经网络；右侧是一个卷积神经网络，将它的神经元在成3个维度（宽、高和深度）进行排列。卷积神经网络的每一层都将3D的输入数据变化为神经元3D的激活数据并输出。在图1的右侧，红色的输入层代表输入图像，所以它的宽度和高度就是图像的宽度和高度，它的深度是3（代表了红、绿、蓝3种颜色通道），与红色相邻的蓝色部分是经过卷积和池化之后的激活值（也可以看做是神经元） ，后面是接着的卷积池化层。
2. 构建卷积神经网络的各种层
卷积神经网络主要由这几类层构成：输入层、卷积层，ReLU层、池化（Pooling）层和全连接层（全连接层和常规神经网络中的一样）。通过将这些层叠加起来，就可以构建一个完整的卷积神经网络。在实际应用中往往将卷积层与ReLU层共同称之为卷积层，所以卷积层经过卷积操作也是要经过激活函数的。具体说来，卷积层和全连接层（CONV/FC）对输入执行变换操作的时候，不仅会用到激活函数，还会用到很多参数，即神经元的权值w和偏差b；而ReLU层和池化层则是进行一个固定不变的函数操作。卷积层和全连接层中的参数会随着梯度下降被训练，这样卷积神经网络计算出的分类评分就能和训练集中的每个图像的标签吻合了。
卷积神经网络
卷积神经网络
一、概念
通过卷积的运算由浅入深的提取图象的不同层次特征，用神经网络的训练过程使整个网络自动调节卷积核的参数，从而无监督的产生了最适合的分类特征。
二、卷积
函数的光滑化（正则化）：对于任意的可积函数f，都可以简单地构造出一系列逼近于f的光滑函数fs
两个变量在某范围内相乘后求和
模拟信号
卷积定理：函数卷积的傅里叶变换是函数傅里叶变换的乘积。即，一个域中的卷积相当于另一个域中的乘积，例如时域中的卷积就对应于频域中的乘积。F(g(x)*f(x)) = F(g(x))F(f(x))
应用：电子工程与信号处理中，任一个线性系统的输出都可以通过将输入信号与系统函数（系统的冲激响应）做卷积获得。
高斯变换就是用高斯函数对图像进行卷积。
根据我们需要待处理的信号形式，来设计所谓的系统传递函数，那么这个系统的传递函数和输入信号，在数学上的形式就是所谓的卷积关系。
滤波器其实就是卷积核、响应函数
从上面的式子中，可以很明显的看到，卷积实际上是提供了一个权重模板，这个模板在图像上滑动，并将中心依次与图像中每一个像素对齐，然后对这个模板覆盖的所有像素进行加权，并将结果作为这个卷积核在图像上该点的响应
1）卷积是一种线性运算
2）卷积核的大小，定义了图像中任何一点参与运算的邻域的大小。
3）卷积核上的权值大小说明了对应的邻域点对最后结果的贡献能力，权重越大，贡献能力越大。
4）卷积核沿着图像所有像素移动并计算响应，会得到一个和原图像等大图像。
5）在处理边缘上点时，卷积核会覆盖到图像外层没有定义的点，这时候有几种方法设定这些没有定义的点，可以用内层像素镜像复制，也可以全设置为0。
三、卷积特征层
卷积运算是用领域点按一定权重重新定义该点值的运算
卷积神经网络就是在普通的多层神经网络前面加了2个特征层，这两层特征层是通过权重可调整的卷积运算实现的
四、卷积神经网络
卷积神经网络中有特征抽取层和降维层，这些层的结点是部分连接，并且一幅特征图由一个卷积核生成，这一幅特征图上的所有结点共享这一组卷积核的参数。
卷积神经网络概念与原理
卷积神经网络概念与原理
卷积神经网络概念与原理
一、卷积神经网络的基本概念
受Hubel和Wiesel对猫视觉皮层电生理研究启发，有人提出卷积神经网络（CNN），Yann Lecun 最早将CNN用于手写数字识别并一直保持了其在该问题的霸主地位。近年来卷积神经网络在多个方向持续发力，在语音识别、人脸识别、通用物体识别、运动分析、自然语言处理甚至脑电波分析方面均有突破。
卷积神经网络与普通神经网络的区别在于，卷积神经网络包含了一个由卷积层和子采样层构成的特征抽取器。在卷积神经网络的卷积层中，一个神经元只与部分邻层神经元连接。在CNN的一个卷积层中，通常包含若干个特征平面(featureMap)，每个特征平面由一些矩形排列的的神经元组成，同一特征平面的神经元共享权值，这里共享的权值就是卷积核。卷积核一般以随机小数矩阵的形式初始化，在网络的训练过程中卷积核将学习得到合理的权值。共享权值（卷积核）带来的直接好处是减少网络各层之间的连接，同时又降低了过拟合的风险。子采样也叫做池化（pooling），通常有均值子采样（mean pooling）和最大值子采样（max pooling）两种形式。子采样可以看作一种特殊的卷积过程。卷积和子采样大大简化了模型复杂度，减少了模型的参数。
二、卷积神经网络的应用场景
卷积神经网络 2
卷积神经网络
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）
一、深度学习
1.DeepLearning的基本思想
假设一个系统S:n层（S1,…Sn），输入是I，输出是O
I =>S1=>S2=>…..=>Sn => O
形象地表示为：如果输出O等于输入I，即输入I经过这个系统变化之后没有任何的信息损失（理论上是不可能的。），保持了不变，这意味着输入I经过每一层Si都没有任何的信息损失，即在任何一层Si，它都是原有信息（即输入I）的另外一种表示。
信息论中有个“信息逐层丢失”的说法--信息处理不会增加信息，大部分处理会丢失信息。
Deep Learning中
我们需要自动地学习特征，假设我们有一堆输入I（如一堆图像或者文本），假设我们设计了一个系统S（有n层），我们通过调整系统中参数，使得它的输出仍然是输入I，那么我们就可以自动地获取得到输入I的一系列层次特征，即S1，…, Sn。
对于深度学习来说，其思想就是堆叠多个层，这一层的输出作为下一层的输入。通过这种方式，来实现对输入信息进行分级表达。
另外放松这个限制，例如我们只要使得输入与输出的差别尽可能地小即可，这个放松会导致另外一类不同的Deep Learning方法。
2.浅层学习和深度学习
当前多数分类、回归等学习方法为浅层结构算法，其局限性在于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制约。区别于传统的浅层学习，深度学习的不同在于：
1）强调了模型结构的深度，通常有5层、6层，甚至10多层的隐层节点；
2）明确突出了特征学习的重要性； 通过逐层特征变换，将样本在原空间的特征表示变换到一个新特征空间，从而使分类或预测更加容易。与人工规则构造特征的方法相比，利用大数据来学习
特征，更能够刻画数据的丰富内在信息。
3.DeepLearning和Neural Network
卷积神经网络CNN
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。直到2006年，Hinton终于一鸣惊人，在《科学》上发表文章，使得CNN再度觉醒，并取得长足发展。随后，更多的科研工作者对该网络进行了改进。其中，值得注意的是Krizhevsky等人提出的一个经典的CNN架构，相对于图像分类任务之前的方法，在性能方面表现出了显著的改善2674。他们方法的整体架构，即AlexNet[9]（也叫ImageNet），与LeNet-5相似，但具有更深的结构。它包括8个学习层（5个卷积与池化层和3个全连接层），前边的几层划分到2个GPU上，（和ImageNet是同一个）并且它在卷积层使用ReLU作为非线性激活函数，在全连接层使用Dropout减少过拟合。该深度网络在ImageNet大赛上夺冠，进一步掀起了CNN学习热潮。