卷積神經網路(convnets或cnn)是神經網路的一種，已被證明在影象識別和分類等領域非常有效。 除機械人和自動駕駛汽車的視野增強外，convnets還在識別面部，物體和交通標誌上獲得成功。
上圖為經典神經網路lenet的網路結構，其中包括了卷積神經網路的四個關鍵操作：
持續更新，後續會詳細介紹每個操作。
通道是乙個常規術語，用於指代影象的某個組成部分。 來自標準數位相機的影象將具有三個通道-紅色，綠色和藍色。可以把它們想象成三個彼此疊加的二維矩陣（每種顏色乙個），每個畫素值的範圍為0到255，其中0顯示黑色，255顯示白色。
如果是灰度圖的話，則只有乙個通道 。
所以在計算機中，影象是都被表示成乙個畫素值矩陣，對於乙個長寬都為20畫素的彩色影象，儲存的資料格式為（20,20,3）；對於乙個長寬都為20畫素的灰度圖，儲存的資料格式為（20,20,1）。
卷積神經網路簡介
全連線的結構不合適 對於乙個32 32 3大小的，單單乙個神經元就要有32 32 3個連線的權重，那麼對於更多的神經元，更多的層數，更大的，這個計算量的增加是無法接受的 全連線的神經網路沒有利用到的一些特點 在convoluntional layer當中，乙個神經元只連線乙個小區域內的畫素點，這個區...
神經網路 卷積神經網路
這篇卷積神經網路是前面介紹的多層神經網路的進一步深入，它將深度學習的思想引入到了神經網路當中，通過卷積運算來由淺入深的提取影象的不同層次的特徵，而利用神經網路的訓練過程讓整個網路自動調節卷積核的引數，從而無監督的產生了最適合的分類特徵。這個概括可能有點抽象，我盡量在下面描述細緻一些，但如果要更深入了...
神經網路 卷積神經網路
1.卷積神經網路概覽 來自吳恩達課上一張，通過對應位置相乘求和，我們從左邊矩陣得到了右邊矩陣，邊緣是白色寬條，當畫素大一些時候，邊緣就會變細。觀察卷積核，左邊一列權重高，右邊一列權重低。輸入，左邊的部分明亮，右邊的部分灰暗。這個學到的邊緣是權重大的寬條 都是30 表示是由亮向暗過渡，下面這個圖左邊暗...