pg下载麻将胡了 卷积神经网络中的局部感知和权值共享原理

卷积神经网络中的局部感知和权值共享原理

由卷积运算构成的神经网络，被称作卷积神经网络，其英文简称为CNNpg下载官方版打开即玩v1022.速装上线体验.中国，它可用于图像识别方面，。

深度学习模型，在语音识别等领域，取得了重大突破，其成功的地方，在于局部感知，还有权值共 。

享原理的应用。

首先，我们开始去弄明白一下局部感知，于传统的神经网络里头，每一个神经元都跟前面那一个 。

层里的每一个神经元，都与其他所有的神经元相互连接，如此这般的全连接结构，会致使参数数量过多，造成计算量非常大，并且容易出现过拟的情况 。

合，而于CNN里，借由运用卷积层，网络可单单聚焦输入数据的局部区域，从。

而减少了参数数量。

卷积层的关键理念为卷积举动，也就是借助让一个尺寸小的窗口（卷积核）进行滑动，于输入数方面 。

依据上面的情况来开展乘法运算，进而把局部特征给提取出来。这样一种局部感知的形式让网络能够表现得更为出色 。

有效地捕捉住输入数据所具备的空间结构方面的信息，举例来说，于图像识别这项任务当中，卷积层能够学习获取到，。

各不相同的边缘，以及纹理等那些局部特征，像直线，还有圆弧等，进而凭借这些局部特征的组合来 。

识别整个图像。

CNN应用了权值共享原理，这一原理并非存在于其他地方，而是专门在卷积层之中，并且除了局部感知之外 。 权值共享是指在这样特定的卷积层里，每 。

每一个卷积核的参数是被共享的哟，也就是说，是在不一样的位置去应用相同的卷积核呢。如此这般去做所带来的好处是能够 。

以大幅度进行网络参数数量的减少，籍此相应降低计算量，而且可以更为妥善地对平移不变性予以处理的。

问题，比如说，于图像识别任务期间，不管物体于图像里的位置怎样发生变化，只要物体的。

特征相同，使用相同的卷积核就能够识别出来。

利用一个简单的例子能够对权值共享的原理予以理解，假定我们打算训练一个CNN 。

识别猫的图像时，能运用多个卷积核，提取不同局部特征，象边缘呀，再如纹理呢。

在识别猫的时候，存在这样的情形，这些不同的卷积核，其参数是共享的pg下载网站麻将胡了，也就是说，当识别猫的不同部位时，它们所使用的参数是一样的 。

如此这般，网络便能够去学习知晓，猫的不一样的部位具备着相似的特性，像眼睛呀，耳朵呀等 。

以这种途径，网络可以更出色地抓取到猫的整体特性，进而达成图像的辨认。

CNN所包含的诸多组成部分之中pg下载通道，除了局部感知以及权值共享这类，还含有池化层这项组成部分和全连接层这项组成部分等，池化 。

那起着降低特征图维度作用的层，能减少计算量且增强网络鲁棒性。而全连接层，有用于去往最后的作用 。

后一层的特征图映射到输出类别，实现分类或回归任务。

总之，卷积神经网络里的局部感知原理，是其成功的关键之一，权值共享原理，同样是其成功的关键之一 。

凭局部感知，网络得以更优地捕获输入数据的空间结构信息，借由权值共享，网络可 。

能够削减参数的数量，致使计算量得以降低，并且来处理平移不变性方面的问题。而这些原理的运用促使了。

美国有线电视新闻网在图像辨认、语音辨认等范畴获取了明显的成就，且变成深度学习的重要研讨 。

究方向。