卷积神经网络

卷积神经网络(CNN)

首先我们需要明确下Deep Learning是全部深度学习算法的总成,而CNN则是深度学习算法在图像处理领域的一个应用。
一般的CNN基本结构包括两层:

  • 特征提取层
  • 每个神经元的输入与前一层的局部接受域相连,并提取该局部的特征。一旦该局部特征被提取后,它与其它特征间的位置关系也随之确定下来

  • 特征映射层
  • 网络的每个计算层由多个特征映射组成,每个特征映射是一个平面,平面上所有神经元的权值相等。
    在想了解卷积神经网络之前,我们需要对神经网络有一个清晰的认识,请参考博客中有关神经网络的内容,在了解神经网络之后,我们继续下面的学习和讨论。

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