卷积神经网络通俗理解

卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,
CNN)是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络(Feedforward Neural Networks)，是深度学习(deeplearning)的代表算法之一 ，卷积神经网络具有表征学习(representation
learning)能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类(shift-invariant
classification)，因此也被称为“平移不变人工神经网络(Shift-Invariant Artificial Neural Networks,
SIANN)”

对卷积神经网络的研究始于二十世纪80至90年代，时间延迟网络和LeNet-5是最早出现的卷积神经网络。在二十一世纪后，随着深度学习理论的提出和数值计算设备的改进，卷积神经网络得到了快速发展，并被应用于计算机视觉、自然语言处理等领域。

卷积神经网络仿造生物的视知觉(visualperception)机制构建，可以进行监督学习和非监督学习，其隐含层内的卷积核参数共享和层间连接的稀疏性使得卷积神经网络能够以较小的计算量对格点化(grid-liketopology)特征，例如像素和音频进行学习、有稳定的效果且对数据没有额外的特征工程(feature engineering)要求。

卷积神经网络的输入层可以处理多维数据，常见地，一维卷积神经网络的输入层接收一维或二维数组，其中一维数组通常为时间或频谱采样;二维数组可能包含多个通道;二维卷积神经网络的输入层接收二维或三维数组;三维卷积神经网络的输入层接收四维数组。由于卷积神经网络在计算机视觉领域应用较广，因此许多研究在介绍其结构时预先假设了三维输入数据，即平面上的二维像素点和RGB通道。

与其它神经网络算法类似，由于使用梯度下降算法进行学习，卷积神经网络的输入特征需要进行标准化处理。具体地，在将学习数据输入卷积神经网络前，需在通道或时间/频率维对输入数据进行归一化，若输入数据为像素，也可将分布于的原始像素值归一化至区间，输入特征的标准化有利于提升卷积神经网络的学习效率和表现