卷積神經網絡中的局部連接是什么意思

網絡的下一層和上一層之間通過卷積核連接，或者說上一層的數據和卷積核卷積之后得到下一層。在全連接網絡中，上一層的每個數據和下一層的每個數據都會有關，局部連接的意思就是說下一層只和上一層的局部數據有關。

這張圖就是全連接，下一層每一個單元都與上一層完全連接。這張圖就是局部連接，可以看到上一層只有3個單元和下一層連接（這張圖的流程是從下到上，所以我說的上一層是最底層，下一層是按照箭頭方向的上邊那層）。

局部連接的作用是減少計算參數。

谷歌人工智能寫作項目：小發貓

如何用visio畫卷積神經網絡圖。圖形類似下圖所示

人工神經網絡算法實例。

大概試了一下用visio繪制這個圖，除了最左面的變形圖片外其余基本可以實現（那個圖可以考慮用其它圖像處理軟件比如Photoshop生成后插入visio），visio中主要用到的圖形可以在更多形狀-常規-具有透視效果的塊中找到塊圖形，拖入繪圖區后拉動透視角度調節的小紅點進行調整直到合適為止，其余的塊可以按住ctrl+鼠標左鍵進行拉動復制，然后再進行大小、位置仔細調整就可以了，大致繪出圖形示例如下圖所示：

卷積神經網絡算法是什么？

一維構筑、二維構筑、全卷積構筑。

卷積神經網絡（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一類包含卷積計算且具有深度結構的前饋神經網絡（FeedforwardNeuralNetworks），是深度學習（deeplearning）的代表算法之一。

卷積神經網絡具有表征學習（representationlearning）能力，能夠按其階層結構對輸入信息進行平移不變分類（shift-invariantclassification），因此也被稱為“平移不變人工神經網絡（Shift-InvariantArtificialNeuralNetworks,SIANN）”。

卷積神經網絡的連接性：卷積神經網絡中卷積層間的連接被稱為稀疏連接（sparseconnection），即相比于前饋神經網絡中的全連接，卷積層中的神經元僅與其相鄰層的部分，而非全部神經元相連。

具體地，卷積神經網絡第l層特征圖中的任意一個像素（神經元）都僅是l-1層中卷積核所定義的感受野內的像素的線性組合。

卷積神經網絡的稀疏連接具有正則化的效果，提高了網絡結構的穩定性和泛化能力，避免過度擬合，同時，稀疏連接減少了權重參數的總量，有利于神經網絡的快速學習，和在計算時減少內存開銷。

卷積神經網絡中特征圖同一通道內的所有像素共享一組卷積核權重系數，該性質被稱為權重共享（weightsharing）。

權重共享將卷積神經網絡和其它包含局部連接結構的神經網絡相區分，后者雖然使用了稀疏連接，但不同連接的權重是不同的。權重共享和稀疏連接一樣，減少了卷積神經網絡的參數總量，并具有正則化的效果。

在全連接網絡視角下，卷積神經網絡的稀疏連接和權重共享可以被視為兩個無限強的先驗（pirior），即一個隱含層神經元在其感受野之外的所有權重系數恒為0（但感受野可以在空間移動）；且在一個通道內，所有神經元的權重系數相同。

神經網絡包括卷積層，還包括哪些層

卷積神經網絡（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一種前饋神經網絡，它的人工神經元可以響應一部分覆蓋范圍內的周圍單元，對于大型圖像處理有出色表現。

[1]它包括卷積層(alternatingconvolutionallayer)和池層(poolinglayer)。卷積神經網絡是近年發展起來，并引起廣泛重視的一種高效識別方法。

20世紀60年代，Hubel和Wiesel在研究貓腦皮層中用于局部敏感和方向選擇的神經元時發現其獨特的網絡結構可以有效地降低反饋神經網絡的復雜性，繼而提出了卷積神經網絡（ConvolutionalNeuralNetworks-簡稱CNN）。

現在，CNN已經成為眾多科學領域的研究熱點之一，特別是在模式分類領域，由于該網絡避免了對圖像的復雜前期預處理，可以直接輸入原始圖像，因而得到了更為廣泛的應用。

K.Fukushima在1980年提出的新識別機是卷積神經網絡的第一個實現網絡。隨后，更多的科研工作者對該網絡進行了改進。

其中，具有代表性的研究成果是Alexander和Taylor提出的“改進認知機”，該方法綜合了各種改進方法的優點并避免了耗時的誤差反向傳播。

神經網絡（深度學習）的幾個基礎概念

從廣義上說深度學習的網絡結構也是多層神經網絡的一種。傳統意義上的多層神經網絡是只有輸入層、隱藏層、輸出層。其中隱藏層的層數根據需要而定，沒有明確的理論推導來說明到底多少層合適。

而深度學習中最著名的卷積神經網絡CNN，在原來多層神經網絡的基礎上，加入了特征學習部分，這部分是模仿人腦對信號處理上的分級的。

具體操作就是在原來的全連接的層前面加入了部分連接的卷積層與降維層，而且加入的是一個層級。

輸入層-卷積層-降維層-卷積層-降維層--....--隱藏層-輸出層簡單來說，原來多層神經網絡做的步驟是：特征映射到值。特征是人工挑選。深度學習做的步驟是信號->特征->值。

特征是由網絡自己選擇。

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總結

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