本篇目录：
- 1、卷积层在神经网络中如何运算?
- 2、CNN(卷积神经网络)算法
- 3、卷积神经网络的数学推导及简单实现
- 4、一文看懂卷积神经网络-CNN(基本原理+独特价值+实际应用)
- 5、图像分割:全卷积神经网络(FCN)详解
- 6、卷积神经网络
卷积层在神经网络中如何运算?
1、卷积层在神经网络中的运算 了解完单个卷积是如何计算的之后，我们就可以从神经网络的角度来看‘卷积层’的运算过程了。
2、我们在卷积神经网络中使用奇数高宽的核，比如3×3，5×5的卷积核，对于高度(或宽度)为大小为2k+1的核，令步幅为1，在高(或宽)两侧选择大小为k的填充，便可保持输入与输出尺寸相同。
3、可以这样理解上式：每一个输出神经元连接着所有输入神经元，所以有 个权重，每个输出神经元还要加一个bias。 也可以这样理解：每一层神经元(O这一层)的权重数为 ，bias数量为O。
CNN(卷积神经网络)算法
1、卷积神经网络（Convolutional Neural Networks， CNN）的核心是进行卷积运算操作。在实际应用中往往采用多层网络结构，因此又被称为深度卷积神经网络。本文将从单个卷积的计算出发，带大家掌握卷积层在神经网络中的运算方法。
2、那么我们进行卷积nxn fxf=(n-f+1)x(n-f+1)的输出图像； -Same：也就是填充后是输出图像的大小的与输入相同，同样就有(n+2p)x(n+2p) fxf=nxn，那么可以算，n+2p-f+1=n，得到p=(f-1)/2。
3、CNN是图像处理的一种人工智能算法。卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks，简称CNN)，是一种经典的神经网络算法。
卷积神经网络的数学推导及简单实现
1、可以这样理解上式：每一个输出神经元连接着所有输入神经元，所以有 个权重，每个输出神经元还要加一个bias。 也可以这样理解：每一层神经元(O这一层)的权重数为 ，bias数量为O。
2、我们可以根据Image来构建对应的Graph，将每一个像素作为节点，像素之间的关系作为边。现实生活中能够建图的场景非常之多，社交关系，词汇搜索等等。图神经网络就是专门用来处理图数据的神经网络架构。
3、卷积神经网络有三个结构上的特性：局部连接，权重共享以及汇聚 。这些特性使卷积神经网络具有一定程度上的平移、缩放和旋转不变性。 卷积(Convolution)是分析数学中一种重要的运算。在信号处理或图像处理中，经常使用一维或二维卷积。
4、可见，我们可以通过更深的卷积神经网络使特征图中单个元素的感受野变得更加广阔，从而捕捉输入上更大尺寸的特征。 填充和步幅 我们介绍卷积层的两个超参数，即填充和步幅，它们可以对给定形状的输入和卷积核改变输出形状。
5、参数共享是指在一个模型的多个函数中使用相同的参数，它是卷积运算带来的固有属性。
6、卷积公式如下：卷积积分公式是（f *g）∧（x）=(x)·(x)，卷积是分析数学中一种重要的运算。设f（x）， g（x）是R1上的两个可积函数，作积分，可以证明，关于几乎所有的x∈（－∞，∞） ，上述积分是存在的。
一文看懂卷积神经网络-CNN(基本原理+独特价值+实际应用)
1、在具体应用中，往往有多个卷积核，可以认为，每个卷积核代表了一种图像模式，如果某个图像块与此卷积核卷积出的值大，则认为此图像块十分接近于此卷积核。
2、卷积神经网络简介(Convolutional Neural Networks，简称CNN)卷积神经网络是近年发展起来，并引起广泛重视的一种高效识别方法。
3、卷积神经网络（Convolutional Neural Networks， CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一。
4、卷积神经网络是一种多层神经网络，擅长处理图像特别是大图像的相关机器学习问题。卷积网络通过一系列方法，成功将数据量庞大的图像识别问题不断降维，最终使其能够被训练。 CNN最早由Yann LeCun提出并应用在手写字体识别上。
5、cnn的原理图解是利用卷积（convolve）和激活函数（activation function）进行特征提取，得到一种新型的神经网络模型。
图像分割:全卷积神经网络(FCN)详解
作为计算机视觉三大任务（图像分类、目标检测、图像分割）之一，图像分割已经在近些年里有了长足的发展。这项技术也被广泛地应用于无人驾驶领域中，比如用来识别可通行区域、车道线等。
简单来说，就是将 CNN中的fc（全连接）层换成了卷积层 ，网络结构中不在具有fc层。
卷积层：使用卷积核进行特征提取和特征映射 激励层：由于卷积也是一种线性运算，因此需要增加非线性映射 池化层：进行下采样，对特征图稀疏处理，减少数据运算量。
语义图像分割是为图像中的每个像素分配语义类别标签的任务，它不分割对象实例。现在，处理这类任务的主流方法是FCN及其衍生，所以我们先从FCN看起。
例如FCN系列的全卷积网络，以及经典的医学图像分割常用的unet系列，以及rcnn系列发展下的maskrcnn，以及18年底的PAnet。基于语意的图像分割技术，无疑会成为图像分割技术的主流。
卷积层 – 池化层- 卷积层 – 池化层 – 卷积层 – 全连接层 在了解了 CNN 的基本原理后，我们重点说一下 CNN 的实际应用有哪些。卷积神经网络 – CNN 很擅长处理图像。而视频是图像的叠加，所以同样擅长处理视频内容。
卷积神经网络
卷积神经网络是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络，是深度学习的代表算法之一。卷积神经网络具有表征学习能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类，因此也被称为“平移不变人工神经网络。
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks， CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一。
卷积神经网络的基本结构由以下几个部分组成：输入层，卷积层，池化层，激活函数层和全连接层。
卷积神经网络主要结构有：卷积层、池化层、和全连接层组词。卷积层 卷积核是一系列的滤波器，用来提取某一种特征我们用它来处理一个图片，当图像特征与过滤器表示的特征相似时，卷积操作可以得到一个比较大的值。
到此，以上就是小编对于cnn卷积神经网络详解的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。
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