卷积网络用于什么问题研究

❶ 深度学习中的卷积网络到底怎么回事

这两个概念实际上是互相交叉的，例如，卷积神经网络（Convolutionalneuralnetworks，简称CNNs）就是一种深度的监督学习下的机器学习模型，而深度置信网（DeepBeliefNets，简称DBNs）就是一种无监督学习下的机器学习模型。深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。基于深信度网(DBN)提出非监督贪心逐层训练算法，为解决深层结构相关的优化难题带来希望，随后提出多层自动编码器深层结构。此外Lecun等人提出的卷积神经网络是第一个真正多层结构学习算法，它利用空间相对关系减少参数数目以提高训练性能。

❷ 卷积神经网络只适用于图像处理么

• 卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。[1]它包括卷积层(alternating convolutional layer)和池层(pooling layer)。


• 卷积神经网络是近年发展起来，并引起广泛重视的一种高效识别方法。20世纪60年代，Hubel和Wiesel在研究猫脑皮层中用于局部敏感和方向选择的神经元时发现其独特的网络结构可以有效地降低反馈神经网络的复杂性，继而提出了卷积神经网络（Convolutional Neural Networks-简称CNN）。现在，CNN已经成为众多科学领域的研究热点之一，特别是在模式分类领域，由于该网络避免了对图像的复杂前期预处理，可以直接输入原始图像，因而得到了更为广泛的应用。 K.Fukushima在1980年提出的新识别机是卷积神经网络的第一个实现网络。随后，更多的科研工作者对该网络进行了改进。其中，具有代表性的研究成果是Alexander和Taylor提出的“改进认知机”，该方法综合了各种改进方法的优点并避免了耗时的误差反向传播。

❸ 卷积神经网络主要做什么用的

卷积网络的特点主要是卷积核参数共享，池化操作。
参数共享的话的话是因为像图片等结构化的数据在不同的区域可能会存在相同的特征，那么就可以把卷积核作为detector，每一层detect不同的特征，但是同层的核是在图片的不同地方找相同的特征。然后把底层的特征组合传给后层，再在后层对特征整合(一般深度网络是说不清楚后面的网络层得到了什么特征的)。
而池化主要是因为在某些任务中降采样并不会影响结果。所以可以大大减少参数量，另外，池化后在之前同样大小的区域就可以包含更多的信息了。
综上，所有有这种特征的数据都可以用卷积网络来处理。有卷积做视频的，有卷积做文本处理的(当然这两者由于是序列信号，天然更适合用lstm处理)
另外，卷积网络只是个工具，看你怎么使用它，有必要的话你可以随意组合池化和卷积的顺序，可以改变网络结构来达到自己所需目的的，不必太被既定框架束缚。

❹ 卷积神经网络 有哪些改进的地方

卷积神经网络的研究的最新进展引发了人们完善立体匹配重建热情。从概念看，基于学习算法能够捕获全局的语义信息，比如基于高光和反射的先验条件，便于得到更加稳健的匹配。目前已经探求一些两视图立体匹配，用神经网络替换手工设计的相似性度量或正则化方法。这些方法展现出更好的结果，并且逐步超过立体匹配领域的传统方法。事实上，立体匹配任务完全适合使用CNN，因为图像对是已经过修正过的，因此立体匹配问题转化为水平方向上逐像素的视差估计。
与双目立体匹配不同的是，MVS的输入是任意数目的视图，这是深度学习方法需要解决的一个棘手的问题。而且只有很少的工作意识到该问题，比如SurfaceNet事先重建彩色体素立方体，将所有像素的颜色信息和相机参数构成一个3D代价体，所构成的3D代价体即为网络的输入。然而受限于3D代价体巨大的内存消耗，SurfaceNet网络的规模很难增大：SurfaceNet运用了一个启发式的“分而治之”的策略，对于大规模重建场景则需要花费很长的时间。

❺ CNN（卷积神经网络）是什么

在数字图像处理的时候我们用卷积来滤波是因为我们用的卷积模版在频域上确实是高通低通带通等等物理意义上的滤波器。然而在神经网络中，模版的参数是训练出来的，我认为是纯数学意义的东西，很难理解为在频域上还有什么意义，所以我不认为神经网络里的卷积有滤波的作用。接着谈一下个人的理解。首先不管是不是卷积神经网络，只要是神经网络，本质上就是在用一层层简单的函数（不管是sigmoid还是Relu）来拟合一个极其复杂的函数，而拟合的过程就是通过一次次back propagation来调参从而使代价函数最小。

❻ 什么是卷积神经网络为什么它们很重要

• 卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。[1]它包括卷积层(alternating convolutional layer)和池层(pooling layer)。

• 卷积神经网络是近年发展起来，并引起广泛重视的一种高效识别方法。20世纪60年代，Hubel和Wiesel在研究猫脑皮层中用于局部敏感和方向选择的神经元时发现其独特的网络结构可以有效地降低反馈神经网络的复杂性，继而提出了卷积神经网络（Convolutional Neural Networks-简称CNN）。现在，CNN已经成为众多科学领域的研究热点之一，特别是在模式分类领域，由于该网络避免了对图像的复杂前期预处理，可以直接输入原始图像，因而得到了更为广泛的应用。 K.Fukushima在1980年提出的新识别机是卷积神经网络的第一个实现网络。随后，更多的科研工作者对该网络进行了改进。其中，具有代表性的研究成果是Alexander和Taylor提出的“改进认知机”，该方法综合了各种改进方法的优点并避免了耗时的误差反向传播。

❼ 卷积神经网络中用1*1 卷积有什么作用或者好处

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