【深度学习】卷积神经网络(CNN)原理

1. 卷积神经网络的组成

• 定义
  • 卷积神经网络由一个或多个卷积层、池化层以及全连接层等组成。与其他深度学习结构相比，卷积神经网络在图像等方面能够给出更好的结果。这一模型也可以使用反向传播算法进行训练。相比较其他浅层或深度神经网络，卷积神经网络需要考量的参数更少，使之成为一种颇具吸引力的深度学习结构。

我们来看一下卷积网络的整体结构什么样子。

其中包含了几个主要结构

• 卷积层（Convolutions）
• 池化层（Subsampling）
• 全连接层（Full connection）
• 激活函数

2. 卷积层

• 目的
  • 卷积运算的目的是提取输入的不同特征