【跟马少平老师学AI】-【神经网络是怎么实现的】(四)卷积神经网络

一句话归纳:

1)用1个小粒度的模式,逐个与图像的局部区域进行运算,运算结果反映模式与区域的匹配程度。

2)卷积神经网络与全连接神经网络的区别:

  • 卷积神经网络的输出只与局部输入有连接。
  • 参数较少,按图示为3*3+1=10个。
  • 模式叫做卷积神经网络 的卷积核。

3)卷积计算举例,“口”字与“橫”模式进行运算:

运算结果:

  • 横的上边缘概率为1,虚横的下边缘概率为1。

4)在前一层神经元四周填0,使得经卷积运算后神经元个数不变:

5)同一个输入可以与多个卷积核进行运算,得到多个输出,称作多通道:

​​​​​​​

6)输入为多通道,卷积核的通道数必须和输入一致,计算结果是一维:

7)卷积核大小,体现在提取的特征粒度大小。

8)卷积核在不同的层次上,提取的特征粒度也不同:

9)池化,池化后通道数不变。

10)用卷积神经网络做数字识别的应用实例:

参数个数:

6*5*5

16*5*5*6

16*5*5*120

120*84

84*10

每个卷积核加个偏置。

每个神经元加个偏置。

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