卷积神经网络

图像识别是非常有趣和具有挑战性的研究领域。本文阐述了卷积神经网络用于图像识别的概念、应用和技术。

卷积是一种数学运算，它采用某种方式将一个函数“应用”到另一个函数。结果可以理解为两个函数的“混合体”。卷积由一个星号 (*) 表示，这可能与许多编程语言中通常用于乘法的 * 运算符混淆。

 CNN的池化(图像下采样)方法很多：Mean pooling(均值采样)、Max pooling(最大值采样)、Overlapping (重叠采样)、L2 pooling(均方采样)、Local Contrast Normalization(归一化采样)、Stochasticpooling(随即采样)、Def-pooling(形变约束采样)。

简单来说，CNN的目的是以一定的模型对事物进行特征提取，而后根据特征对该事物进行分类、识别、预测或决策等。在这个过程里，最重要的步骤在于特征提取，即如何提取到能最大程度区分事物的特征。如果提取的特征无法将不同的事物进行划分，那么该特征提取步骤将毫无意义。而实现这个伟大的模型的，是对CNN进行迭代训练。

卷积神经网络，简称CNN，常用于视觉图像分析的深度学习的人工神经网络。形象地来说，这些网络结构就是由生物的神经元抽象拟合而成的。正如，每个生物神经元可以相互通信一般，CNN根据输入产生类似的通信输出。

一个卷积神经网络主要由5种结构组成：输入层；卷积层；池化层；全连接层；Softmax层。

经过一段漫长时期的沉寂之后，人工智能正在进入一个蓬勃发展的新时期，这主要得益于深度学习和人工神经网络近年来取得的长足发展。更准确地说，人们对深度学习产生的新的兴趣在很大程度上要归功于卷积神经网络（CNNs）的成功，卷积神经网络是一种特别擅长处理视觉数据的神经网络结构。

积神经网络（CNN）是一种目前计算机视觉领域广泛使用的深度学习网络，与传统的人工神经网络结构不同，它包含有非常特殊的卷积层和降采样层（有些文章和书籍里又称之为池化层、汇合层），其中卷积层和前一层采用局部连接和权值共享的方式进行连接，从而大大降低了参数数量。

卷积神经网络（CNN） 具有局部互联、权值共享、下采样（池化）和使用多个卷积层的特点。使用多个卷积层 能够提取更深层次的特征，组合特征实现从低级到高级、局部到整体的特征提取。

将神经网络应用于大图像时，输入可能有上百万个维度，如果输入层和隐含层进行“全连接”，需要训练的参数将会非常多。如果构建一个“部分联通”网络，每个隐含单元仅仅只能连接输入单元的一部分，参数数量会显著下降。卷积神经网络就是基于这个原理而构建的。