深度学习——卷积神经网络(CNN)简介_cnn是深度学习吗-程序员宅基地

技术标签: 深度学习  

卷积神经网络简介

前言

卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,简称:CNN)是深度学习当中一个非常重要的神经网络结构。它更多的是用在图像图片处理,视频处理,音频处理以及自然语言处理等等。
早在上世纪80年代左右,卷积神经网络的概念就已经被提出来了。但其真正的崛起却是在21世纪之后,21世纪之后,随着深度学习理论的不断完善,同时,由于硬件性能的爆炸式提升,算力的不断增长等因素的促进,给卷积神经网络这种算法提供了大放异彩的空间。著名的AlphaGo,手机上的人脸识别,大多数都是采用卷积神经网络。因此可以说,卷积神经网络在如今的深度学习领域,有着举足轻重的作用。

在了解卷积神经网络之前,我们务必要知道:什么是神经网络(Neural Networks),关于这个,我们已经在深度学习简介的 第二部分有所介绍。这里就不赘述了。在了解了神经网络的基础上,我们再来探究:卷积神经网络又是什么呢?当中的“卷积”这个词,又意味着什么呢?

一.如何理解卷积

1.1什么是卷积

先说点题外话,那就是这个“卷积”。刨除深度学习领域,即使是在完全没有接触深度学习之前,有相当一部分大学生,都会在本科阶段学习过一个词:卷积函数。卷积函数是说,在R1上,f(x)与g(x)是可积的,那么二者的卷积就是:
h ( x ) = ∫ − ∞ + ∞ f ( x ) g ( x − γ ) d γ = ( f ∗ g ) ( x ) h(x) = \int_{-\infty}^{+\infty}f(x)g(x-\gamma)d\gamma=(f*g)(x) h(x)=

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