卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（關(guān)于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的介紹）

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1、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks, CNN）是一類包含卷積計(jì)算且具有深度結(jié)構(gòu)的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Feedforward Neural Networks），是深度學(xué)習(xí)（deep learning）的代表算法之一。

2、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有表征學(xué)習(xí)（representation learning）能力，能夠按其階層結(jié)構(gòu)對(duì)輸入信息進(jìn)行平移不變分類（shift-invariant classification），因此也被稱為“平移不變?nèi)斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)（Shift-Invariant Artificial Neural Networks, SIANN）”。

3、對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究始于二十世紀(jì)80至90年代，時(shí)間延遲網(wǎng)絡(luò)和LeNet-5是最早出現(xiàn)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；在二十一世紀(jì)后，隨著深度學(xué)習(xí)理論的提出和數(shù)值計(jì)算設(shè)備的改進(jìn)，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到了快速發(fā)展，并被大量應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理等領(lǐng)域。

4、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿造生物的視知覺（visual perception）機(jī)制構(gòu)建，可以進(jìn)行監(jiān)督學(xué)習(xí)和非監(jiān)督學(xué)習(xí)，其隱含層內(nèi)的卷積核參數(shù)共享和層間連接的稀疏性使得卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠以較小的計(jì)算量對(duì)格點(diǎn)化（grid-like topology）特征，例如像素和音頻進(jìn)行學(xué)習(xí)、有穩(wěn)定的效果且對(duì)數(shù)據(jù)沒有額外的特征工程（feature engineering）要求。

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