卷积神经网络

简介: 卷积神经网络

1概述

卷积神经网络是人工神经网络的一种,已成为当前语音分析和图像识别领域的研究热点。它是受生物学上感受野(Receptive Field)的机制而提出的。比如在视觉神经系统中,一个神经元的感受野是指视网膜上的特定区域,只有这个区域内的刺激才能激活该神经元。
在这里插入图片描述

2 卷积层

卷积层的作用是提取局部区域的特征,每个卷积核相当于一个特征提取器(大小一般为奇数)。
请添加图片描述
提取后,大小会变小,具体与提取器有如下关系:
|提取器大小|图片变化 |原图大小|提取后大小|
|--|--|--|--|
|33 | 2 |14|12|
|5
5 | 4 |14|10|
|77 | 6 |14|8|
|9
9 | 8 |14|6|

卷积的过程可以看作两个矩阵之间特殊的乘法,如下图所示:
在这里插入图片描述
一个是输入张量,另一个是卷积核,卷积核通常为较小尺寸的矩阵,比如3X3,5X5等,卷积核会从输入张量的左上角开始,从左到右,从上到下进行滑动,输入张量部分矩阵与卷积核进行按元素相乘并相加得到一个值。
根据上图所示,输出张量的各个元素计算过程如下:
在这里插入图片描述
如下动图演示整个过程:
https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/8b670a6a513049aa8f952499ec5f3f0f~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-in-crop-mark:1512:0:0:0.awebp

3 池化层

池化层(子采样),卷积层虽然可以大大减少权值连接,但是每个特征映射的神经元个数并没有显著减少。如果后面接一个分类器,分类器的输入维度依然很高,很容易出现过拟合。为了解决这个问题,卷积神经网络一般会在卷积层之后再加上一个池化层(Pooling)操作,也就是子采样。子采样层可以大大降低特征的维度,避免过拟合。

子采样函数一般取区域内所有神经元的最大值(max-pooling)或平均值(average-pooling)。
在这里插入图片描述
子采样的作用还在于可以使得下一层的神经元对一些小的形态改变保持不变性,并拥有更大的感受野。

4 全连接层

5 参考资料

https://juejin.cn/post/7130176282427392007?searchId=20231013103921E971354EBC5167AD5BA9

目录
相关文章
|
3天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
卷积神经网络深度解析:从基础原理到实战应用的完整指南
蒋星熠Jaxonic带你深入卷积神经网络(CNN)核心技术,从生物启发到数学原理,详解ResNet、注意力机制与模型优化,探索视觉智能的演进之路。
61 11
|
16天前
|
机器学习/深度学习 传感器 数据采集
【故障识别】基于CNN-SVM卷积神经网络结合支持向量机的数据分类预测研究(Matlab代码实现)
【故障识别】基于CNN-SVM卷积神经网络结合支持向量机的数据分类预测研究(Matlab代码实现)
|
3月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于PSO粒子群优化TCN-LSTM时间卷积神经网络时间序列预测算法matlab仿真
本内容展示了一种基于粒子群优化(PSO)与时间卷积神经网络(TCN)的时间序列预测方法。通过 MATLAB2022a 实现,完整程序运行无水印,核心代码附详细中文注释及操作视频。算法利用 PSO 优化 TCN 的超参数(如卷积核大小、层数等),提升非线性时间序列预测性能。TCN 结构包含因果卷积层与残差连接,结合 LSTM 构建混合模型,经多次迭代选择最优超参数,最终实现更准确可靠的预测效果,适用于金融、气象等领域。
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 PyTorch
零基础入门CNN:聚AI卷积神经网络核心原理与工业级实战指南
卷积神经网络(CNN)通过局部感知和权值共享两大特性,成为计算机视觉的核心技术。本文详解CNN的卷积操作、架构设计、超参数调优及感受野计算,结合代码示例展示其在图像分类、目标检测等领域的应用价值。
162 7
|
4月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
深度解析:基于卷积神经网络的宠物识别
宠物识别技术随着饲养规模扩大而兴起,传统手段存在局限性,基于卷积神经网络的宠物识别技术应运而生。快瞳AI通过优化MobileNet-SSD架构、多尺度特征融合及动态网络剪枝等技术,实现高效精准识别。其在智能家居、宠物医疗和防走失领域展现广泛应用前景,为宠物管理带来智能化解决方案,推动行业迈向新高度。
|
4月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于PSO粒子群优化TCN时间卷积神经网络时间序列预测算法matlab仿真
本内容介绍了一种基于PSO(粒子群优化)改进TCN(时间卷积神经网络)的时间序列预测方法。使用Matlab2022a运行,完整程序无水印,附带核心代码中文注释及操作视频。TCN通过因果卷积层与残差连接处理序列数据,PSO优化其卷积核权重等参数以降低预测误差。算法中,粒子根据个体与全局最优位置更新速度和位置,逐步逼近最佳参数组合,提升预测性能。
|
3月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 监控
基于CNN卷积神经网络和GEI步态能量提取的步态识别算法matlab仿真,对比不同角度下的步态识别性能
本项目基于CNN卷积神经网络与GEI步态能量提取技术,实现高效步态识别。算法使用不同角度(0°、45°、90°)的步态数据库进行训练与测试,评估模型在多角度下的识别性能。核心流程包括步态图像采集、GEI特征提取、数据预处理及CNN模型训练与评估。通过ReLU等激活函数引入非线性,提升模型表达能力。项目代码兼容Matlab2022a/2024b,提供完整中文注释与操作视频,助力研究与应用开发。
|
3月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于WOA鲸鱼优化的TCN-GRU时间卷积神经网络时间序列预测算法matlab仿真
本内容包含时间序列预测算法的相关资料,涵盖以下几个方面:1. 算法运行效果预览(无水印);2. 运行环境为Matlab 2022a/2024b;3. 提供部分核心程序,完整版含中文注释及操作视频;4. 理论概述:结合时间卷积神经网络(TCN)与鲸鱼优化算法(WOA),优化TCN超参数以提升非线性时间序列预测性能。通过因果卷积层与残差连接构建TCN模型,并用WOA调整卷积核大小、层数等参数,实现精准预测。适用于金融、气象等领域决策支持。
|
3月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 并行计算
基于WOA鲸鱼优化的TCN时间卷积神经网络时间序列预测算法matlab仿真
本内容介绍了一种基于TCN(Temporal Convolutional Network)与WOA(Whale Optimization Algorithm)的时间序列预测算法。TCN通过扩张卷积捕捉时间序列长距离依赖关系,结合批归一化和激活函数提取特征;WOA用于优化TCN网络参数,提高预测精度。算法流程包括数据归一化、种群初始化、适应度计算及参数更新等步骤。程序基于Matlab2022a/2024b开发,完整版含详细中文注释与操作视频,运行效果无水印展示。适用于函数优化、机器学习调参及工程设计等领域复杂任务。
|
3月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于PSO粒子群优化TCN-GRU时间卷积神经网络时间序列预测算法matlab仿真
本内容涵盖基于粒子群优化(PSO)与时间卷积神经网络(TCN)的时间序列预测算法。完整程序运行效果无水印,适用于Matlab2022a版本。核心代码配有详细中文注释及操作视频。理论部分阐述了传统方法(如ARIMA)在非线性预测中的局限性,以及TCN结合PSO优化超参数的优势。模型由因果卷积层和残差连接组成,通过迭代训练与评估选择最优超参数,最终实现高精度预测,广泛应用于金融、气象等领域。

热门文章

最新文章