神經卷積演算法

『壹』 深度學習演算法有哪些卷積神經網路

這個太多了，卷積是一種結構，凡是包含這種結構的深度網路都是卷積神經網路。比較知名的有：VGG、GoogleNet、Resnet等

『貳』 卷積神經網路工作原理直觀的解釋

其實道理很簡單，因為卷積運算，從頻域角度看，是頻譜相乘所以圖像跟卷積核做卷積時，兩者頻譜不重疊的部分相乘，自然是0，那圖像這部分頻率的信息就被卷積核過濾了。而圖像，本質上就是二維離散的信號，像素點值的大小代表該位置的振幅，所以圖像包含了一系列頻率的特徵。比如圖像邊緣部分，像素值差別大，屬於高頻信號，背景部分，像素值差別小，是低頻信號。所以如果卷積核具有『高通』性質，就能起到提取圖像邊緣的作用，低通則有模糊的效果。所以，卷積神經網路的牛逼之處在於通過卷積層的不同卷積核，提取圖像不同頻段的特徵；以及通過池化層，提取不同粒度的特徵。

『叄』 卷積神經網路 有哪些改進的地方

卷積神經網路的研究的最新進展引發了人們完善立體匹配重建熱情。從概念看，基於學習演算法能夠捕獲全局的語義信息，比如基於高光和反射的先驗條件，便於得到更加穩健的匹配。目前已經探求一些兩視圖立體匹配，用神經網路替換手工設計的相似性度量或正則化方法。這些方法展現出更好的結果，並且逐步超過立體匹配領域的傳統方法。事實上，立體匹配任務完全適合使用CNN，因為圖像對是已經過修正過的，因此立體匹配問題轉化為水平方向上逐像素的視差估計。
與雙目立體匹配不同的是，MVS的輸入是任意數目的視圖，這是深度學習方法需要解決的一個棘手的問題。而且只有很少的工作意識到該問題，比如SurfaceNet事先重建彩色體素立方體，將所有像素的顏色信息和相機參數構成一個3D代價體，所構成的3D代價體即為網路的輸入。然而受限於3D代價體巨大的內存消耗，SurfaceNet網路的規模很難增大：SurfaceNet運用了一個啟發式的「分而治之」的策略，對於大規模重建場景則需要花費很長的時間。

『肆』 卷積神經網路演算法是什麼

一維構築、二維構築、全卷積構築。

卷積神經網路（Convolutional Neural Networks, CNN）是一類包含卷積計算且具有深度結構的前饋神經網路（Feedforward Neural Networks），是深度學習（deep learning）的代表演算法之一。

卷積神經網路具有表徵學習（representation learning）能力，能夠按其階層結構對輸入信息進行平移不變分類（shift-invariant classification），因此也被稱為「平移不變人工神經網路（Shift-Invariant Artificial Neural Networks, SIANN）」。

卷積神經網路的連接性：

卷積神經網路中卷積層間的連接被稱為稀疏連接（sparse connection），即相比於前饋神經網路中的全連接，卷積層中的神經元僅與其相鄰層的部分，而非全部神經元相連。具體地，卷積神經網路第l層特徵圖中的任意一個像素（神經元）都僅是l-1層中卷積核所定義的感受野內的像素的線性組合。

卷積神經網路的稀疏連接具有正則化的效果，提高了網路結構的穩定性和泛化能力，避免過度擬合，同時，稀疏連接減少了權重參數的總量，有利於神經網路的快速學習，和在計算時減少內存開銷。

卷積神經網路中特徵圖同一通道內的所有像素共享一組卷積核權重系數，該性質被稱為權重共享（weight sharing）。權重共享將卷積神經網路和其它包含局部連接結構的神經網路相區分，後者雖然使用了稀疏連接，但不同連接的權重是不同的。權重共享和稀疏連接一樣，減少了卷積神經網路的參數總量，並具有正則化的效果。

在全連接網路視角下，卷積神經網路的稀疏連接和權重共享可以被視為兩個無限強的先驗（pirior），即一個隱含層神經元在其感受野之外的所有權重系數恆為0（但感受野可以在空間移動）；且在一個通道內，所有神經元的權重系數相同。

『伍』 類腦和卷積神經網路什麼關系

一、「類腦」概念

1. 在早期，類腦一般是指從軟硬體上模擬生物神經系統的結構與信息加工方式。

隨著軟硬體技術的進步，以及神經科學與各種工程技術的多方面融合發展，腦與機的界限被逐步打破。尤其是腦機介面，在計算機與生物腦之間建立了一條直接交流的信息通道，這為實現腦與機的雙向交互、協同工作及一體化奠定了基礎。

隨之，「類腦」的概念逐步從信息域自然地延伸到生命域。因此，以腦機互聯這一獨特方式實現計算或智能，也被歸入「類腦研究」范疇。

2. 類腦研究是以「人造超級大腦」為目標，借鑒人腦的信息處理方式，模擬大腦神經系統，構建以數值計算為基礎的虛擬超級腦；或通過腦機交互，將計算與生命體融合，構建以虛擬腦與生物腦為物質基礎的腦機一體化的超級大腦，最終建立新型的計算結構與智能形態。我們不妨將類腦的英文稱為Cybrain (Cybernetic Brain)，即仿腦及融腦之意。其主要特徵包括：

A.以信息為主要手段：用信息手段認識腦、模擬腦乃至融合腦；

B.以人造超級大腦為核心目標：包括以計算仿腦為主的虛擬超級腦，以及虛擬腦與生物腦一體化的超級大腦這兩種形態；

C.以學科交叉會聚為突破方式：不單是計算機與神經科學交叉，還需要與微電子、材料、心理、物理、數學等大學科密切交叉會聚，才有更大機會取得突破。

3. 類腦研究的主要內容：

類腦研究要全面實現「懂腦、仿腦、連腦」，腦認知基礎、類腦模擬、腦機互聯三個方面缺一不可。因此，我們將類腦研究主要內容歸納為三個方面：信息手段認識腦、計算方式模擬腦、腦機融合增強腦（見圖1）。其中，信息技術貫穿始終。

二、卷積神經網路

1. 卷積神經網路（Convolutional Neural Networks, CNN）是一類包含卷積計算且具有深度結構的前饋神經網路（Feedforward Neural Networks），是深度學習（deep learning）的代表演算法之一 。

2. 卷積神經網路具有表徵學習（representation learning）能力，能夠按其階層結構對輸入信息進行平移不變分類（shift-invariant classification），因此也被稱為「平移不變人工神經網路（Shift-Invariant Artificial Neural Networks, SIANN）」 。

3. 對卷積神經網路的研究始於二十世紀80至90年代，時間延遲網路和LeNet-5是最早出現的卷積神經網路 。

在二十一世紀後，隨著深度學習理論的提出和數值計算設備的改進，卷積神經網路得到了快速發展，並被應用於計算機視覺、自然語言處理等領域 。

4. 卷積神經網路仿造生物的視知覺（visual perception）機制構建，可以進行監督學習和非監督學習，其隱含層內的卷積核參數共享和層間連接的稀疏性使得卷積神經網路能夠以較小的計算量對格點化（grid-like topology）特徵，例如像素和音頻進行學習、有穩定的效果且對數據沒有額外的特徵工程（feature engineering）要求 。

三 、二者關系

人工智慧時代的到來，大數據可以提供給計算機對人腦的模擬訓練，強大的算力可以支撐計算機能夠充分利用大數據獲得更多規律，進行知識的學習。

類腦智能做的面比較廣，出發點是開發一個與人腦具有類似功能的模擬大腦出來，達到人類的智慧，深度學習只是其中的一個小小的分支，是對人腦研究的一個小成果，而類腦智能相對研究的比較寬泛和深入。

而卷積神經網路只是深度學習的代表演算法之一。

『陸』 卷積公式指的是什麼

卷積公式是指兩個函數f和g生成第三個函數的一種數學運算元。表徵函數f與經過翻轉和平移的g的重疊部分的累積，如果將參加卷積的一個函數看作區間的指示函數，卷積還可以被看作是滑動平均的推廣。

卷積公式特點

在卷積神經網路中會用卷積函數表示重疊部分，這個重疊部分的面積就是特徵，卷積公式是用來求隨機變數和的密度函數pdf的計算公式，卷積公式是一種積分變換的數學方法，在許多方面得到了廣泛應用。

用卷積公式解決試井解釋中的問題，早就取得了很好成果，而反褶積直到最近Schroeter，Hollaender和Gringarten等人解決了其計算方法上的穩定性問題，使反褶積方法很快引起了試井界的廣泛注意。

『柒』 什麼是卷積神經網路為什麼它們很重要

• 卷積神經網路（Convolutional Neural Network,CNN）是一種前饋神經網路，它的人工神經元可以響應一部分覆蓋范圍內的周圍單元，對於大型圖像處理有出色表現。[1]它包括卷積層(alternating convolutional layer)和池層(pooling layer)。

• 卷積神經網路是近年發展起來，並引起廣泛重視的一種高效識別方法。20世紀60年代，Hubel和Wiesel在研究貓腦皮層中用於局部敏感和方向選擇的神經元時發現其獨特的網路結構可以有效地降低反饋神經網路的復雜性，繼而提出了卷積神經網路（Convolutional Neural Networks-簡稱CNN）。現在，CNN已經成為眾多科學領域的研究熱點之一，特別是在模式分類領域，由於該網路避免了對圖像的復雜前期預處理，可以直接輸入原始圖像，因而得到了更為廣泛的應用。 K.Fukushima在1980年提出的新識別機是卷積神經網路的第一個實現網路。隨後，更多的科研工作者對該網路進行了改進。其中，具有代表性的研究成果是Alexander和Taylor提出的「改進認知機」，該方法綜合了各種改進方法的優點並避免了耗時的誤差反向傳播。