万字长文|如何直观解释卷积神经网络的工作原理？
来源：互联网 发布：外国人学中文的软件 编辑：程序博客网 时间：2024/06/06 11:49
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万字长文|如何直观解释卷积神经网络的工作原理？
作者：YJango
日本会津大学|人机交互实验室博士生
量子位 已获授权编辑发布
该文是对卷积神经网络的介绍，并假设你理解前馈神经网络。
如果不是，强烈建议读完《
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下面进入正题，开始我们的卷积神经网络之旅——
目录
视觉感知
画面识别是什么
识别结果取决于什么
图像表达
画面识别的输入
画面不变形
前馈神经网络做画面识别的不足
卷积神经网络做画面识别
局部连接
空间共享
输出空间表达
Depth维的处理
Zero padding
形状、概念抓取
多filters
非线性
输出尺寸控制
矩阵乘法执行卷积
Max pooling
全连接层
结构发展
画面不变性的满足
平移不变性
旋转和视角不变性
尺寸不变性
Inception的理解
1x1卷积核理解
跳层连接ResNet
视觉感知
一. 画面识别是什么任务？
学习知识的第一步就是明确任务，清楚该知识的输入输出。
先观看几组动物与人类视觉的差异对比图。
1. 苍蝇的视觉和人的视觉的差异
2. 蛇的视觉和人的视觉的差异
△ 更多对比图请参考http://chuansong.me/n/2656056
通过上面的两组对比图可以知道，
这里引出一条知识：生物所看到的景象并非世界的原貌，
任何视觉系统都是将图像反光与脑中所看到的概念进行关联。
所以画面识别实际上并非识别这个东西客观上是什么，
画面识别实际上是寻找（学习）人类的视觉关联方式
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