全連接神經網路

① 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。

② 為什麼全連接神經網路在圖像識別中不如卷積神經網路

輸入數據是n*n的像素矩陣，再使用全連接神經網路，那麼參數的個數會是指數級的增長，需要訓練的數據太多。
而CNN的話，可以通過共享同一個參數，來提取特定方向上的特徵，所以訓練量將比全連接神經網路小了很多。

③ 全連接神經網路參數個數怎麼計算

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。

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

④ 前饋神經網路、BP神經網路、卷積神經網路的區別與聯系

一、計算方法不同

1、前饋神經網路：一種最簡單的神經網路，各神經元分層排列。每個神經元只與前一層的神經元相連。接收前一層的輸出，並輸出給下一層．各層間沒有反饋。

2、BP神經網路：是一種按照誤差逆向傳播演算法訓練的多層前饋神經網路。

3、卷積神經網路：包含卷積計算且具有深度結構的前饋神經網路。

二、用途不同

1、前饋神經網路：主要應用包括感知器網路、BP網路和RBF網路。

2、BP神經網路：

（1）函數逼近：用輸入向量和相應的輸出向量訓練一個網路逼近一個函數；

（2）模式識別：用一個待定的輸出向量將它與輸入向量聯系起來；

（3）分類：把輸入向量所定義的合適方式進行分類；

（4）數據壓縮：減少輸出向量維數以便於傳輸或存儲。

3、卷積神經網路：可應用於圖像識別、物體識別等計算機視覺、自然語言處理、物理學和遙感科學等領域。

聯系：

BP神經網路和卷積神經網路都屬於前饋神經網路，三者都屬於人工神經網路。因此，三者原理和結構相同。

三、作用不同

1、前饋神經網路：結構簡單，應用廣泛，能夠以任意精度逼近任意連續函數及平方可積函數．而且可以精確實現任意有限訓練樣本集。

2、BP神經網路：具有很強的非線性映射能力和柔性的網路結構。網路的中間層數、各層的神經元個數可根據具體情況任意設定，並且隨著結構的差異其性能也有所不同。

3、卷積神經網路：具有表徵學習能力，能夠按其階層結構對輸入信息進行平移不變分類。

(4)全連接神經網路擴展閱讀：

1、BP神經網路優劣勢

BP神經網路無論在網路理論還是在性能方面已比較成熟。其突出優點就是具有很強的非線性映射能力和柔性的網路結構。網路的中間層數、各層的神經元個數可根據具體情況任意設定，並且隨著結構的差異其性能也有所不同。但是BP神經網路也存在以下的一些主要缺陷。

①學習速度慢，即使是一個簡單的問題，一般也需要幾百次甚至上千次的學習才能收斂。

②容易陷入局部極小值。

③網路層數、神經元個數的選擇沒有相應的理論指導。

④網路推廣能力有限。

2、人工神經網路的特點和優越性，主要表現在以下三個方面

①具有自學習功能。例如實現圖像識別時，只在先把許多不同的圖像樣板和對應的應識別的結果輸入人工神經網路，網路就會通過自學習功能，慢慢學會識別類似的圖像。自學習功能對於預測有特別重要的意義。預期未來的人工神經網路計算機將為人類提供經濟預測、效益預測，其應用前途是很遠大的。

②具有聯想存儲功能。用人工神經網路的反饋網路就可以實現這種聯想。

③具有高速尋找優化解的能力。尋找一個復雜問題的優化解，往往需要很大的計算量，利用一個針對某問題而設計的反饋型人工神經網路，發揮計算機的高速運算能力，可能很快找到優化解。

⑤ 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。

⑥ 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。

⑦ 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。

⑧ 全連接層對比循環神經網路在模型預測結果,規模,訓練時間等有什麼區別

摘要 https://blog.csdn.net/wj1298250240/article/details/104447566

⑨ 為什麼當神經元結點和層數增加時,全連接深度神經網路訓練權值很困難

層數多的時候，會造成梯度消失或梯度爆炸的問題

⑩ 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。