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传统的BP网络和CNN网络的区别
传统的BP网络包括输入层、隐藏层、输出 层。 下面的CNN网络以一张图片作为输入， 先经过卷积层得到C1，再经过池化层得 到S1，再经过卷积层得到C2，再经过池 化层得到S2。将S2的所有图片展开生成X， 之后连接上普通的全连接神经网络进行图 单击此处编辑内容
图片的输出，所以卷积层有两个神经元，每个神 经元有三个卷积核。
CNN网络的执行过程
右边的动图显示的是上一张图片的动态过程，左
边三张蓝色图片对应S2层的三张输入图片，中间
的两列的红色图片对应两个神经元中的卷积核， 右边两个绿色的图片对应C3层的两张输出图片。 单击此处编辑内容
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由C1到S2的过程就是池化的过程，对C1层的六张图片进行池化操作，让每张图片的尺寸变为原来的一半。
CNN网络的执行过程
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从S2到C3的过程是我认为最重要也是最难理解的过程，从S2经过第二层卷积层生成了C3，这个过程和从Input 到C1一样是一个卷积的过程，但从Input到C1的过程输入只有一张图片也就是Input，但S2却有六张图片作为输 入，下面来说明一下从S2到C3的过程。
CNN网络的执行过程
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右图展示了Input图片经过卷基层的过程，该卷 基层有六个神经元，每个神经元有一个卷积核。 单击此处编辑内容
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CNN网络的执行过程
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在这个例子中，CNN的输入是一张32*32像素的黑白图片，其中每个像素点的像素值的范围在0~255。首先它会 经过第一层卷积层得到C1层，这个卷积层有六个神经元，每个神经元包含一个卷积核，每个卷积核对输入图片 进行卷积操作生成一张新的28*28的图片，这样经过了这层卷积层，就能得到图中C1层所示的六张图片。
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片的分类。
需要注意的是S1到C2的的连接，C2层的 每个神经元只是部分与S1层的神经元连接， 而传统的BP网络中每个神经元会与上一层 的所有神经元进行连接。
卷积的过程
左边是被卷积图片的像素显示，其中的数 字代表每个像素点的像素值。中间的小图
CNN网络的执行过程
由于S2层和C3层所涉及的图片太多，不方便说 明原理，所以这里假设S2层有三张图片，C3层
有两张图片。
这里有一个规则：有多少张输出图片，就有多少 个神经元；有多少张输入图片，每个神经元就有
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多少个卷积核。右图中有三张图片的输入，两张
卷积神经网络介绍
卷积神经网络概述
单击此处辑内容 受Hubel和Wiesel对猫视觉皮层电生理研究启发，有人提出卷积神
经网络（CNN），Yann Lecun 最早将CNN用于手写数字识别并 一直保持了其在该问题的霸主地位。 与普通神经网络的区别在于，卷积神经网络增加了卷积层和池化层 的概念。 单击此处编辑内容
CNN网络的执行过程
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由C3到S4的过程又是一个池化的过程，对C3层的十六张图片进行池化操作，让每张图片的尺寸变为原来的一半。 S4之后就是全连接层了，S4层的十六张图片需要展开成一个向量作为全连接层的输入。
CNN网络的执行过程
单击添加标题，建议您在展示时Байду номын сангаас 用微软雅黑字体
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池化的过程
一般经过卷积操作后生成的图像尺寸还是 太大，为了减少网络计算的复杂度，需要 把卷及操作后的图片进行缩小，也就是进 行池化(Pooling)。池化字面理解就是把 图片分成一个个池子，常用的池化有最大 池化和平均池化，右图展示的是最大池化， 把图片分为了四个2*2的池子，选取每个 池子中的最大值作为结果。平均池化就是 取每个池子的平均值作为结果。右图中经 过池化图片尺寸就缩减为原图的一半。 单击此处编辑内容
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假设S4层只有右图所示的两张图片，则展开的过 程就是将所有的像素值从左到右从上到下的排列 下来，形成一个一维向量。 单击此处编辑内容
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片就是卷积核，卷积核会从图片的左上角
开始从左到右从上到下的进行卷积操作， 每一次的卷积操作如右图所示：卷积核里 的每个值与其对应位置的图片像素值相乘， 再将所有相乘的结果求和就得到了结果。 卷积核中的参数值最开始是随即生成的， CNN网络训练的目的就是训练卷积核里 的这些参数，这些参数相当于BP网络中的 权重w。
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卷积的过程
单击此处辑内容 右图是一个卷积的动态过程，黄色区域就是卷积
核，右下角的小数字是卷积核的参数，这里卷积 核的移动步长是一个单位。若原图尺寸为a*a， 卷积核尺寸为b*b，则卷积操作生成的图片尺寸 为(a-b+1)*(a-b+1)，也就是说生成的图片一般 会比原图小一些。 单击此处编辑内容