关于深度学习下的神经网络总结( 二 ) _神经

基于只是对于反向传播的基本概念理解，想要更深层次的理解，后续将会进一步研究后分享给大家。
3.总结
深度学习的不断发展，给人工智能带来了突破性的进展，相信大家都已经知道一个叫做的神奇预训练模型，它的出现可能会导致一些人类的失业，但是
二.卷积神经网络 1.简洁介绍
什么是深度学习下的卷积神经网络？
深度学习下的卷积神经网络（，CNN）一般被用于图像、语音、文本等提取特征方面。它主要由卷积层、池化层、全连接层等组成。卷积层通过卷积操作提取图像中的特征；池化层则用于压缩特征图的大小，减小计算量；全连接层用于将卷积层和池化层提取的特征进行分类或回归预测。
2.卷积层的简单介绍
卷积层（ Layer）是卷积神经网络（CNN）中的一个重要层，主要用于提取图像、语音、文本等数据中的特征。卷积层通过卷积操作提取图像中的局部特征，并保留空间结构信息。卷积操作可以看作是一个滤波器（）在图像上滑动，计算每个位置的加权和，从而得到特征图（ Map）。卷积层的参数包括滤波器的大小、深度、步长和填充方式等。卷积层的优势在于它可以自动提取图像的本质特征，而不需要手动设计特征提取器。此外，多个卷积层可以逐层提取更加抽象和高级的特征，从而提高模型的识别准确率。卷积层在图像识别、目标检测、语音识别等领域都有广泛应用。
卷积神经网络（CNN）是一种被广泛应用于计算机视觉任务的人工神经网络。它的核心层级结构是卷积层，其中卷积操作是其关键所在。本文将从卷积的原理、卷积层的构成、卷积核的设计等方面进行1000字的简单介绍。
2.1 卷积的原理
卷积是一种数学运算，它可以通过将两个函数重叠并求积分的方式来产生一个新的函数。在卷积神经网络中，卷积操作也是类似的：将输入数据和卷积核进行卷积运算，得到输出的特征图。具体来说，卷积核会在输入数据上滑动，每次计算一个局部区域与卷积核的内积，然后将结果存储在输出特征图相应位置上。这样一来，卷积操作就可以从输入数据中提取出各种特征，并转换为输出特征图。
2.2 卷积层的构成
卷积层通常由下面三个组成部分构成：
卷积核。卷积核是卷积层的核心组件，它的形状和大小可以根据实际的需求进行调整。对于RGB图片，通常使用3x3或5x5的卷积核，对于更高级别的图片，可能需要更大的卷积核。确定好卷积核的大小和形状之后，我们就可以开始训练网络了。
步长。步长是指卷积核在输入数据上移动的距离，通俗点就是控制卷积核滑行时每次移动的步数。步长越小，输出特征图的大小就越大，计算量也越多；步长越大，输出特征图的大小就越小，计算量也越少。因此，需要在实际应用中根据需要进行选择。
填充。填充是指在输入数据的周围添加一些额外的像素值，以便更准确地表示边缘像素的信息。填充可以使输出大小不变，并且帮助保留输入特征图的边缘信息，从而有助于提高卷积层的性能。
三、卷积核的设计
卷积核的设计是卷积神经网络中非常重要的一个方面。根据需要，卷积核可以设计成不同的形状和大小，以便从输入数据中提取出不同的特征。例如，在图像分类中，通常会设计多个卷积核，用于检测图像的各种特征，如边缘、角、纹理等。在实际设计卷积核时，需要考虑多方面的因素，如卷积核的深度、卷积核的交叉性、卷积核的可学习性等等。
总之，卷积层是卷积神经网络中非常重要的组成部分，它是对输入数据进行卷积操作并生成特征图的核心部分。同时，卷积核的设计也是影响卷积神经网络性能的一个重要因素。在实际应用中，不同任务和数据都需要不同的网络结构和参数调整，因此需要根据实际情况进行相关的调整和优化，以获得更好的性能。