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Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列之(七(6)

        卷积神经网络CNN主要用来识别位移、缩放及其他形式扭曲不变性的二维图形。由于CNN的特征检测层通过训练数据进行学习,所以在使用CNN时,避免了显式的特征抽取,而隐式地从训练数据中进行学习;再者由于同一特征映射面上的神经元权值相同,所以网络可以并行学习,这也是卷积网络相对于神经元彼此相连网络的一大优势。卷积神经网络以其局部权值共享的特殊结构在语音识别和图像处理方面有着独特的优越性,其布局更接近于实际的生物神经网络,权值共享降低了网络的复杂性,特别是多维输入向量的图像可以直接输入网络这一特点避免了特征提取和分类过程中数据重建的复杂度。

        流的分类方式几乎都是基于统计特征的,这就意味着在进行分辨前必须提取某些特征。然而,显式的特征提取并不容易,在一些应用问题中也并非总是可靠的。卷积神经网络,它避免了显式的特征取样,隐式地从训练数据中进行学习。这使得卷积神经网络明显有别于其他基于神经网络的分类器,通过结构重组和减少权值将特征提取功能融合进多层感知器。它可以直接处理灰度图片,能够直接用于处理基于图像的分类。

       卷积网络较一般神经网络在图像处理方面有如下优点: a)输入图像和网络的拓扑结构能很好的吻合;b)特征提取和模式分类同时进行,并同时在训练中产生;c)权重共享可以减少网络的训练参数,使神经网络结构变得更简单,适应性更强。

7)小结

       CNNs中这种层间联系和空域信息的紧密关系,使其适于图像处理和理解。而且,其在自动提取图像的显著特征方面还表现出了比较优的性能。在一些例子当中,Gabor滤波器已经被使用在一个初始化预处理的步骤中,以达到模拟人类视觉系统对视觉刺激的响应。在目前大部分的工作中,研究者将CNNs应用到了多种机器学习问题中,包括人脸识别,文档分析和语言检测等。为了达到寻找视频中帧与帧之间的相干性的目的,目前CNNs通过一个时间相干性去训练,但这个不是CNNs特有的。

        呵呵,这部分讲得太啰嗦了,又没讲到点上。没办法了,先这样的,这样这个过程我还没有走过,所以自己水平有限啊,望各位明察。需要后面再改了,呵呵。

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