大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于卷积神经网络详解的问题,于是小编就整理了4个相关介绍卷积神经网络详解的解答,让我们一起看看吧。
前馈神经网络、BP神经网络、卷积神经网络的区别与联系?
前馈神经网络就是一层的节点只有前面一层作为输入,并输出到后面一层,自身之间、与其它层之间都没有联系,由于数据是一层层向前传播的,因此称为前馈网络。
BP网络是最常见的一种前馈网络,BP体现在运作机制上,数据输入后,一层层向前传播,然后计算损失函数,得到损失函数的残差,然后把残差向后一层层传播。
卷积神经网络是根据人的视觉特性,认为视觉都是从局部到全局认知的,因此不全部采用全连接(一般只有1-2个全连接层,甚至最近的研究建议取消CNN的全连接层),而是采用一个滑动窗口只处理一个局部,这种操作像一个滤波器,这个操作称为卷积操作(不是信号处理那个卷积操作,当然卷积也可以),这种网络就称为卷积神经网络。
目前流行的大部分网络就是前馈网络和递归网络,这两种网络一般都是BP网络;深度网络一般采用卷积操作,因此也属于卷积神经网络。在出现深度学习之前的那些网络,基本都是全连接的,则不属于卷积网络的范围,但大部分是前馈网络和BP网络。
卷积神经网络是谁首先提出的?
福岛邦彦。
2021年4月29日,福岛邦彦(Kunihiko Fukushima)获得 2021 年鲍尔科学成就奖。他为深度学习做出了杰出贡献,其最有影响力的工作当属「Neocognitron」卷积神经网络架构。
福岛邦彦(Kunihiko Fukushima)设计的具有学习能力的人工多层神经网络,可以模仿大脑的视觉网络,这种「洞察力」成为现代人工智能技术的基础。福岛博士的工作带来了一系列实际应用,从自动驾驶汽车到面部识别,从癌症检测到洪水预测,还会有越来越多的应用。
,卷积神经网络是由Yann LeCun在1989年提出的LeNet中首先被使用,但是由于当时的计算能力不够,并没有得到广泛的应用,到了1998年Yann LeCun及其合作者构建了更加完备的卷积神经网络LeNet-5并在手写数字的识别问题中取得成功,LeNet-5的成功使卷积神经网络的应用得到关注。LeNet-5沿用了LeCun (1989) 的学习策略并在原有设计中加入了池化层对输入特征进行筛选 。LeNet-5基本上定义了现代卷积神经网络的基本结构,其构筑中交替出现的卷积层-池化层被认为有效提取了输入图像的平移不变特征,使得对于特征的提取前进了一大步,所以我们一般的认为,Yann LeCun是卷积神经网络的创始人。
图卷积神经网络介绍?
图卷积神经网络是一种特殊的神经网络,它可以在图形数据上进行卷积操作,并利用节点和边的信息进行特征提取和分类。
与传统的卷积神经网络不同,它不仅考虑了数据的空间结构,还考虑了数据之间的关系。这种网络结构可以广泛应用于社交网络、生物信息学、交通网络等领域,成为当前热门的研究方向之一。
对于卷积神经网络描述正确的是?
卷积神经网络,简称CNN(Convolutional Neural Network),是一种前馈神经网络。
该网络经过设计,能够有效的处理具有类似网格结构的数据,例如图像或声音。
CNN数学模型中的“卷积”一词指的是,将每个神经元对周围神经元的活动反应进行求和运算。
卷积神经网络之所以能够非常适合处理图像数据,是因为该网络能够学习一些简单的特征,例如直线、角和轮廓等,然后在此基础上学习到更加复杂的特征,如纹理、自然物体,最终能够实现识别物体的功能。
因此,卷积神经网络在图像识别等领域被广泛应用。
到此,以上就是小编对于卷积神经网络详解的问题就介绍到这了,希望介绍关于卷积神经网络详解的4点解答对大家有用。