什么是卷积神经网络?
时间: 2023-02-09 07:23:09 浏览: 49
卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是一种深度学习模型,其中包含一些卷积层和池化层。这些层用于提取图像中的特征,并在识别图像时进行分类。 CNN 通常用于计算机视觉任务,如图像分类,物体检测和语义分割。
相关问题
什么是卷积神经网络?最早是谁提出了卷积神经网络?
卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种前馈神经网络,通常用于处理具有类似网格结构的数据,例如图像。CNN中的每个神经元都只响应一小部分视野,而不是对整个输入进行处理。这些神经元的响应被称为特征图,它们在整个网络中被组织成特征映射。卷积神经网络通过卷积层、池化层和全连接层等不同类型的层来实现对图像等数据的处理。
早期感知机的推动者是Rosenblatt,但卷积神经网络的提出者是Yann LeCun等人。1998年,Yann LeCun等人提出了一种名为LeNet-5的卷积神经网络,用于手写数字识别。这是卷积神经网络的一个重要里程碑,也是深度学习的开端之一。
什么是卷积神经网络?请说明卷积的意义
卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域的深度学习模型。卷积的意义是通过对输入数据进行卷积操作,可以提取出图像、语音、文本等特征信息,从而使得神经网络能够自动学习并识别这些特征,进而完成分类、检测、分割等任务。在卷积神经网络中,卷积层是其中的重要组成部分,它通过在输入数据上进行滑动窗口卷积操作,提取出局部特征,并利用参数共享和池化操作减少参数数量和计算量,从而实现高效的特征提取和分类。
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