万字长文|如何直观解释卷积神经网络的工作原理?

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万字长文|如何直观解释卷积神经网络的工作原理?

行者武松 2018-01-08 14:55:00 浏览986
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本文来自AI新媒体量子位(QbitAI)

该文是对卷积神经网络的介绍,并假设你理解前馈神经网络。

如果不是,强烈建议读完《如何简单形象又有趣地讲解神经网络是什么?》这篇文章后后再来读该篇。

推荐文章链接:

https://www.zhihu.com/question/22553761/answer/126474394

下面进入正题,开始我们的卷积神经网络之旅——

目录

  • 视觉感知
  • 画面识别是什么
  • 识别结果取决于什么
  • 图像表达
  • 画面识别的输入
  • 画面不变形
  • 前馈神经网络做画面识别的不足
  • 卷积神经网络做画面识别
  • 局部连接
  • 空间共享
  • 输出空间表达
  • Depth维的处理
  • Zero padding
  • 形状、概念抓取
  • 多filters
  • 非线性
  • 输出尺寸控制
  • 矩阵乘法执行卷积
  • Max pooling
  • 全连接层
  • 结构发展
  • 画面不变性的满足
  • 平移不变性
  • 旋转和视角不变性
  • 尺寸不变性
  • Inception的理解
  • 1x1卷积核

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