深度学习与卷积神经网络

本文来自于个人微博,本文通过几种比较流行的卷积神经网络的结构图,简单的介绍了卷积审计网络的定义。简单来说,卷积(或内积)就是一种先把对应位置相乘然后再把结果相加的运算。(具体含义或者数学公式可以查阅相关资料)如下图就表示卷积的运算过程:(图1)卷积运算一个重要的特点就是,通过卷积运算,可以使原信号特征增强,并且降低噪音.这里以常用的激活函数sigmoid为例:把上述的计算结果269带入此公式,得出f(x)=1如图是一个人工神经元的模型:(图2)对于每一个神经元,都包含以下几部分:x:表示输入w:表示权重θ:表示偏置∑wx:表示卷积(内积)f:表示激活函数o:表