卷积神经网络CNN原理、改进及应用综述

卷积神经网络CNN原理、改进及应用 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）是一种高效的识别方法，近年发展起来，并引起广泛重视。1962年，Hubel和Wiesel在研究猫脑皮层中用于局部敏感和方向选择的神经元时发现其独特的局部互连网络结构可以有效地降低反馈神经网络的复杂性，继而提出了卷积神经网络（Convolutional Neural Networks-简称CNN）。 卷积神经网络的主要特点是： 1. 局部敏感和方向选择：卷积神经网络的神经元具有局部敏感和方向选择的特点，可以提取图像中的局部特征。 2. 局部互连网络结构：卷积神经网络的神经元之间具有局部互连的结构，可以降低反馈神经网络的复杂性。 3. 平移不变性：卷积神经网络可以实现平移不变性，即图像的平移不会影响网络的识别结果。 卷积神经网络的发展历程： 1. 1962年，Hubel和Wiesel提出了卷积神经网络的概念。 2. 1980年，Fukushima基于神经元间的局部连通性和图像的层次组织转换，提出了新识别机（卷积神经网络的第一个实现网络）。 3. 1986年，LeCun和其合作者遵循Fukushima的想法，使用误差梯度设计和训练卷积神经网络，在一些模式识别任务中获得了最先进的性能。 4. 1998年，LeCun等建立了一个多层人工神经网络，被称为LeNet-5，用于手写数字分类，这是第一个正式的卷积神经网络模型。 5. 2006年，Hinton终于一鸣惊人，在《科学》上发表文章，使得CNN再度觉醒，并取得长足发展。 卷积神经网络的应用： 1. 图像识别：卷积神经网络可以用于图像识别，例如手写数字识别、物体识别等。 2. 视觉模式识别：卷积神经网络可以用于视觉模式识别，例如图像分类、对象检测等。 3. 自然语言处理：卷积神经网络也可以用于自然语言处理，例如文本分类、命名实体识别等。 卷积神经网络的改进： 1. 深度学习：卷积神经网络可以使用深度学习技术，例如深度卷积神经网络、残差网络等。 2. Transfer learning：卷积神经网络可以使用transfer learning技术，例如使用预训练的模型来 fine-tune 新的任务。 3. Batch normalization：卷积神经网络可以使用批量标准化技术，例如批量标准化、Layer normalization等。 卷积神经网络是一种高效的识别方法，近年来发展起来，并引起广泛重视。它的主要特点是局部敏感和方向选择、局部互连网络结构、平移不变性等。卷积神经网络有广泛的应用前景，例如图像识别、视觉模式识别、自然语言处理等领域。