chap-卷积神经网络.pptx

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一种前馈神经网络，受生物学上感受野（Receptive Field）的机制而提出的。卷积神经网络有三个结构上的特性：局部连接、权重共享、空间或时间上的次采样。卷积神经网络的基本概念： 1.卷积（Convolution）：卷积经常用在信号处理中，用于计算信号的延迟累积。假设一个信号发生器每个时刻t产生一个信号xt，其信息的衰减率为wk，即在k−1个时间步长后，信息为原来的wk倍。 2.滤波器（Filter）或卷积核（Convolution Kernel）：滤波器或卷积核是卷积操作中的关键组件。不同的滤波器可以提取信号序列中的不同特征，例如低频信息、高频信息、二阶微分等。 3.卷积类型：卷积的结果按输出长度不同可以分为三类：窄卷积、宽卷积、等宽卷积。 4.两维卷积：在图像处理中，图像是以二维矩阵的形式输入到神经网络中，因此我们需要二维卷积。卷积神经网络的应用： 1.图像识别：卷积神经网络可以用来识别图像中的物体，例如人脸、车辆、动物等。 2.自然语言处理：卷积神经网络可以用来处理自然语言，例如文本分类、语言模型等。 3.音频处理：卷积神经网络可以用来处理音频信号，例如语音识别、音乐分类等。卷积神经网络的优点： 1.局部不变性特征：卷积神经网络可以提取图像中的局部不变性特征，例如尺度缩放、平移、旋转等操作不影响其语义信息。 2.权重共享：卷积神经网络可以共享权重，减少了网络的参数数量，提高了网络的计算效率。 3.空间或时间上的次采样：卷积神经网络可以对输入数据进行空间或时间上的次采样，减少了网络的计算复杂度。卷积神经网络的缺点： 1.计算复杂度高：卷积神经网络的计算复杂度较高，需要大量的计算资源和存储空间。 2.需要大量的训练数据：卷积神经网络需要大量的训练数据来学习到有效的特征表示。 3.易于过拟合：卷积神经网络容易过拟合，需要进行regularization技术来防止过拟合。卷积神经网络的发展趋势： 1.趋向于小卷积、大深度：卷积神经网络的发展趋势是趋向于小卷积、大深度，提高网络的计算效率和表示能力。 2.趋向于全卷积：卷积神经网络的发展趋势是趋向于全卷积，减少了网络的参数数量，提高了网络的计算效率。卷积神经网络是一种强大的神经网络模型，广泛应用于图像识别、自然语言处理、音频处理等领域。然而，卷积神经网络也存在一些缺点，例如计算复杂度高、需要大量的训练数据等。因此，研究者需要继续研究和改进卷积神经网络，以提高其性能和效率。