神經網路什麼是全連接層

① DNN、RNN、CNN分別是什麼意思

DNN（深度神經網路），是深度學習的基礎。

DNN可以理解為有很多隱藏層的神經網路。這個很多其實也沒有什麼度量標准, 多層神經網路和深度神經網路DNN其實也是指的一個東西，當然，DNN有時也叫做多層感知機（Multi-Layer perceptron,MLP）。

從DNN按不同層的位置劃分，DNN內部的神經網路層可以分為三類，輸入層，隱藏層和輸出層,如下圖示例，一般來說第一層是輸出層，最後一層是輸出層，而中間的層數都是隱藏層。

CNN（卷積神經網路），是一種前饋型的神經網路，目前深度學習技術領域中非常具有代表性的神經網路之一。

CNN在大型圖像處理方面有出色的表現，目前已經被大范圍使用到圖像分類、定位等領域中。相比於其他神經網路結構，卷積神經網路需要的參數相對較少，使的其能夠廣泛應用。

RNN（循環神經網路），一類用於處理序列數據的神經網路，RNN最大的不同之處就是在層之間的神經元之間也建立的權連接。

從廣義上來說，DNN被認為包含了CNN、RNN這些具體的變種形式。在實際應用中，深度神經網路DNN融合了多種已知的結構，包含卷積層或LSTM單元，特指全連接的神經元結構，並不包含卷積單元或時間上的關聯。

② 描述計算機視覺問題中卷積神經網路（CNN）的基本概念，並描述CNN如何實現這些概念。

摘要 你好，卷積是CNN的核心，是用卷積核掃描圖像，得到相應的特徵。卷積核可以理解成過濾器（或圖像掃描器、特徵掃描器、局部感受野）。這里先不涉及到卷積的具體操作，只介紹卷積的簡單概念。在BPNN中，前後層神經元的連接是「全連接」，即每個神經元都與前一層所有神經元相連，而卷積是每個神經元只與上一層的一部分神經元相連希望我的回答能幫到你

③ 線性層和全連接層的區別

線性層和全連接層沒有區別。線性層即全連接層。

全連接層，是每一個結點都與上一層的所有結點相連，用來把前邊提取到的特徵綜合起來。由於其全相連的特性，一般全連接層的參數也是最多的。

例如在VGG16中，第一個全連接層FC1有4096個節點，上一層POOL2是7*7*512 = 25088個節點，則該傳輸需要4096*25088個權值，需要耗很大的內存。

卷積神經網路的全連接層

在 CNN 結構中，經多個卷積層和池化層後，連接著1個或1個以上的全連接層。與 MLP 類似，全連接層中的每個神經元與其前一層的所有神經元進行全連接。全連接層可以整合卷積層或者池化層中具有類別區分性的局部信息。為了提升 CNN 網路性能，全連接層每個神經元的激勵函數一般採用 ReLU 函數。

最後一層全連接層的輸出值被傳遞給一個輸出，可以採用 softmax 邏輯回歸（softmax regression）進行分類，該層也可稱為 softmax 層（softmax layer）。對於一個具體的分類任務，選擇一個合適的損失函數是十分重要的，CNN 有幾種常用的損失函數，各自都有不同的特點。通常，CNN 的全連接層與 MLP 結構一樣，CNN 的訓練演算法也多採用BP演算法。

④ 卷積神經網路用全連接層的參數是怎麼確定的

卷積神經網路用全連接層的參數確定：卷積神經網路與傳統的人臉檢測方法不同，它是通過直接作用於輸入樣本，用樣本來訓練網路並最終實現檢測任務的。

它是非參數型的人臉檢測方法，可以省去傳統方法中建模、參數估計以及參數檢驗、重建模型等的一系列復雜過程。本文針對圖像中任意大小、位置、姿勢、方向、膚色、面部表情和光照條件的人臉。

輸入層

卷積神經網路的輸入層可以處理多維數據，常見地，一維卷積神經網路的輸入層接收一維或二維數組，其中一維數組通常為時間或頻譜采樣；二維數組可能包含多個通道；二維卷積神經網路的輸入層接收二維或三維數組；三維卷積神經網路的輸入層接收四維數組。

由於卷積神經網路在計算機視覺領域應用較廣，因此許多研究在介紹其結構時預先假設了三維輸入數據，即平面上的二維像素點和RGB通道。

⑤ 全連接神經網路和傳統bp網的區別

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一個是表示各層連接方式，一個表示訓練方式。沒有什麼可比性。

⑥ 卷積神經網路結構基本單元層有哪些

輸入層：輸出特徵矩陣
卷積層：進行卷積運算
池化層：進行pooling縮小維度
中間激活層：可有可無，一般為ReLU類的計算簡單的激活函數對特徵值修正
這里卷積層、池化層、中間激活層可以重復
全連接層：將特徵矩陣集合向量化
最後激活層：將向量化特徵轉換成標簽

⑦ 卷積神經網路為什麼最後接一個全連接層

在常見的卷積神經網路的最後往往會出現一兩層全連接層，全連接一般會把卷積輸出的二維特徵圖（feature map）轉化成（N*1）一維的一個向量
全連接的目的是什麼呢？因為傳統的端到到的卷積神經網路的輸出都是分類（一般都是一個概率值），也就是幾個類別的概率甚至就是一個數--類別號，那麼全連接層就是高度提純的特徵了，方便交給最後的分類器或者回歸。

但是全連接的參數實在是太多了，你想這張圖里就有20*12*12*100個參數，前面隨便一層卷積，假設卷積核是7*7的，厚度是64，那也才7*7*64，所以現在的趨勢是盡量避免全連接，目前主流的一個方法是全局平均值。也就是最後那一層的feature map（最後一層卷積的輸出結果），直接求平均值。有多少種分類就訓練多少層，這十個數字就是對應的概率或者叫置信度。

⑧ 什麼是全連接神經網路，怎麼理解「全連接」

1、全連接神經網路解析：對n-1層和n層而言，n-1層的任意一個節點，都和第n層所有節點有連接。即第n層的每個節點在進行計算的時候，激活函數的輸入是n-1層所有節點的加權。

2、全連接的神經網路示意圖：

3、「全連接」是一種不錯的模式，但是網路很大的時候，訓練速度回很慢。部分連接就是認為的切斷某兩個節點直接的連接，這樣訓練時計算量大大減小。

⑨ 神經網路演算法的三大類分別是

神經網路演算法的三大類分別是：

1、前饋神經網路：

這是實際應用中最常見的神經網路類型。第一層是輸入，最後一層是輸出。如果有多個隱藏層，我們稱之為「深度」神經網路。他們計算出一系列改變樣本相似性的變換。各層神經元的活動是前一層活動的非線性函數。

2、循環網路：

循環網路在他們的連接圖中定向了循環，這意味著你可以按照箭頭回到你開始的地方。他們可以有復雜的動態，使其很難訓練。他們更具有生物真實性。

循環網路的目的是用來處理序列數據。在傳統的神經網路模型中，是從輸入層到隱含層再到輸出層，層與層之間是全連接的，每層之間的節點是無連接的。但是這種普通的神經網路對於很多問題卻無能無力。

循環神經網路，即一個序列當前的輸出與前面的輸出也有關。具體的表現形式為網路會對前面的信息進行記憶並應用於當前輸出的計算中，即隱藏層之間的節點不再無連接而是有連接的，並且隱藏層的輸入不僅包括輸入層的輸出還包括上一時刻隱藏層的輸出。

3、對稱連接網路：

對稱連接網路有點像循環網路，但是單元之間的連接是對稱的（它們在兩個方向上權重相同）。比起循環網路，對稱連接網路更容易分析。

這個網路中有更多的限制，因為它們遵守能量函數定律。沒有隱藏單元的對稱連接網路被稱為「Hopfield 網路」。有隱藏單元的對稱連接的網路被稱為玻爾茲曼機。

(9)神經網路什麼是全連接層擴展閱讀：

應用及發展：

心理學家和認知科學家研究神經網路的目的在於探索人腦加工、儲存和搜索信息的機制，弄清人腦功能的機理，建立人類認知過程的微結構理論。

生物學、醫學、腦科學專家試圖通過神經網路的研究推動腦科學向定量、精確和理論化體系發展，同時也寄希望於臨床醫學的新突破；信息處理和計算機科學家研究這一問題的目的在於尋求新的途徑以解決不能解決或解決起來有極大困難的大量問題，構造更加逼近人腦功能的新一代計算機。