卷積神經網路軟體

⑴ 類腦和卷積神經網路什麼關系

一、「類腦」概念

1. 在早期，類腦一般是指從軟硬體上模擬生物神經系統的結構與信息加工方式。

隨著軟硬體技術的進步，以及神經科學與各種工程技術的多方面融合發展，腦與機的界限被逐步打破。尤其是腦機介面，在計算機與生物腦之間建立了一條直接交流的信息通道，這為實現腦與機的雙向交互、協同工作及一體化奠定了基礎。

隨之，「類腦」的概念逐步從信息域自然地延伸到生命域。因此，以腦機互聯這一獨特方式實現計算或智能，也被歸入「類腦研究」范疇。

2. 類腦研究是以「人造超級大腦」為目標，借鑒人腦的信息處理方式，模擬大腦神經系統，構建以數值計算為基礎的虛擬超級腦；或通過腦機交互，將計算與生命體融合，構建以虛擬腦與生物腦為物質基礎的腦機一體化的超級大腦，最終建立新型的計算結構與智能形態。我們不妨將類腦的英文稱為Cybrain (Cybernetic Brain)，即仿腦及融腦之意。其主要特徵包括：

A.以信息為主要手段：用信息手段認識腦、模擬腦乃至融合腦；

B.以人造超級大腦為核心目標：包括以計算仿腦為主的虛擬超級腦，以及虛擬腦與生物腦一體化的超級大腦這兩種形態；

C.以學科交叉會聚為突破方式：不單是計算機與神經科學交叉，還需要與微電子、材料、心理、物理、數學等大學科密切交叉會聚，才有更大機會取得突破。

3. 類腦研究的主要內容：

類腦研究要全面實現「懂腦、仿腦、連腦」，腦認知基礎、類腦模擬、腦機互聯三個方面缺一不可。因此，我們將類腦研究主要內容歸納為三個方面：信息手段認識腦、計算方式模擬腦、腦機融合增強腦（見圖1）。其中，信息技術貫穿始終。

二、卷積神經網路

1. 卷積神經網路（Convolutional Neural Networks, CNN）是一類包含卷積計算且具有深度結構的前饋神經網路（Feedforward Neural Networks），是深度學習（deep learning）的代表演算法之一 。

2. 卷積神經網路具有表徵學習（representation learning）能力，能夠按其階層結構對輸入信息進行平移不變分類（shift-invariant classification），因此也被稱為「平移不變人工神經網路（Shift-Invariant Artificial Neural Networks, SIANN）」 。

3. 對卷積神經網路的研究始於二十世紀80至90年代，時間延遲網路和LeNet-5是最早出現的卷積神經網路 。

在二十一世紀後，隨著深度學習理論的提出和數值計算設備的改進，卷積神經網路得到了快速發展，並被應用於計算機視覺、自然語言處理等領域 。

4. 卷積神經網路仿造生物的視知覺（visual perception）機制構建，可以進行監督學習和非監督學習，其隱含層內的卷積核參數共享和層間連接的稀疏性使得卷積神經網路能夠以較小的計算量對格點化（grid-like topology）特徵，例如像素和音頻進行學習、有穩定的效果且對數據沒有額外的特徵工程（feature engineering）要求 。

三 、二者關系

人工智慧時代的到來，大數據可以提供給計算機對人腦的模擬訓練，強大的算力可以支撐計算機能夠充分利用大數據獲得更多規律，進行知識的學習。

類腦智能做的面比較廣，出發點是開發一個與人腦具有類似功能的模擬大腦出來，達到人類的智慧，深度學習只是其中的一個小小的分支，是對人腦研究的一個小成果，而類腦智能相對研究的比較寬泛和深入。

而卷積神經網路只是深度學習的代表演算法之一。

⑵ 論文中卷積神經網路常見的示意圖用什麼軟體來畫比較容易

visio圖就可以的

⑶ 如何用visio畫卷積神經網路圖。圖形類似下圖所示

大概試了一下用visio繪制這個圖，除了最左面的變形圖片外其餘基本可以實現（那個圖可以考慮用其它圖像處理軟體比如Photoshop生成後插入visio），visio中主要用到的圖形可以在更多形狀-常規-具有透視效果的塊中找到塊圖形，拖入繪圖區後拉動透視角度調節的小紅點進行調整直到合適為止，其餘的塊可以按住ctrl+滑鼠左鍵進行拉動復制，然後再進行大小、位置仔細調整就可以了，大致繪出圖形示例如下圖所示：

⑷ 哪個輕量卷積神經網路最好

模型網路結構 Mobile Net V1。
它是一種模型體積較小、可訓練參數及計算量較少並適用於移動設備的卷積神經網路。
mobileNet V1的主要創新點是用深度可分離卷積(depthwise separable convolution)代替普通的卷積，並使用寬度乘數(width multiply)減少參數量，它可在犧牲極少精度的同時去換取更好的數據吞吐量。

⑸ CNN（卷積神經網路）、RNN（循環神經網路）、DNN（深度神經網路）的內部網路結構有什麼區別

如下：

1、DNN：存在著一個問題——無法對時間序列上的變化進行建模。然而，樣本出現的時間順序對於自然語言處理、語音識別、手寫體識別等應用非常重要。對了適應這種需求，就出現了另一種神經網路結構——循環神經網路RNN。

2、CNN：每層神經元的信號只能向上一層傳播，樣本的處理在各個時刻獨立，因此又被稱為前向神經網路。

3、RNN：神經元的輸出可以在下一個時間戳直接作用到自身，即第i層神經元在m時刻的輸入，除了（i-1）層神經元在該時刻的輸出外，還包括其自身在（m-1）時刻的輸出！

介紹

神經網路技術起源於上世紀五、六十年代，當時叫感知機（perceptron），擁有輸入層、輸出層和一個隱含層。輸入的特徵向量通過隱含層變換達到輸出層，在輸出層得到分類結果。早期感知機的推動者是Rosenblatt。

在實際應用中，所謂的深度神經網路DNN，往往融合了多種已知的結構，包括卷積層或是LSTM單元。

⑹ 卷積神經網路的Java實現有哪些

卷積神經網路有以下幾種應用可供研究：
1、基於卷積網路的形狀識別
物體的形狀是人的視覺系統分析和識別物體的基礎，幾何形狀是物體的本質特徵的表現，並具有平移、縮放和旋轉不變等特點，所以在模式識別領域，對於形狀的分析和識別具有十分重要的意義，而二維圖像作為三維圖像的特例以及組成部分，因此二維圖像的識別是三維圖像識別的基礎。
2、基於卷積網路的人臉檢測
卷積神經網路與傳統的人臉檢測方法不同，它是通過直接作用於輸入樣本，用樣本來訓練網路並最終實現檢測任務的。它是非參數型的人臉檢測方法，可以省去傳統方法中建模、參數估計以及參數檢驗、重建模型等的一系列復雜過程。本文針對圖像中任意大小、位置、姿勢、方向、膚色、面部表情和光照條件的人臉。
3、文字識別系統
在經典的模式識別中，一般是事先提取特徵。提取諸多特徵後，要對這些特徵進行相關性分析，找到最能代表字元的特徵，去掉對分類無關和自相關的特徵。然而，這些特徵的提取太過依賴人的經驗和主觀意識，提取到的特徵的不同對分類性能影響很大，甚至提取的特徵的順序也會影響最後的分類性能。同時，圖像預處理的好壞也會影響到提取的特徵。

⑺ 卷積神經網路主要做什麼用的

卷積網路的特點主要是卷積核參數共享，池化操作。
參數共享的話的話是因為像圖片等結構化的數據在不同的區域可能會存在相同的特徵，那麼就可以把卷積核作為detector，每一層detect不同的特徵，但是同層的核是在圖片的不同地方找相同的特徵。然後把底層的特徵組合傳給後層，再在後層對特徵整合(一般深度網路是說不清楚後面的網路層得到了什麼特徵的)。
而池化主要是因為在某些任務中降采樣並不會影響結果。所以可以大大減少參數量，另外，池化後在之前同樣大小的區域就可以包含更多的信息了。
綜上，所有有這種特徵的數據都可以用卷積網路來處理。有卷積做視頻的，有卷積做文本處理的(當然這兩者由於是序列信號，天然更適合用lstm處理)
另外，卷積網路只是個工具，看你怎麼使用它，有必要的話你可以隨意組合池化和卷積的順序，可以改變網路結構來達到自己所需目的的，不必太被既定框架束縛。

⑻ 如何用tensorflow搭建卷積神經網路

在MNIST數據集上，搭建一個簡單神經網路結構，一個包含ReLU單元的非線性化處理的兩層神經網路。在訓練神經網路的時候，使用帶指數衰減的學習率設置、使用正則化來避免過擬合、使用滑動平均模型來使得最終的模型更加健壯。
程序將計算神經網路前向傳播的部分單獨定義一個函數inference，訓練部分定義一個train函數，再定義一個主函數main。

二、分析與改進設計
1. 程序分析改進
第一，計算前向傳播的函數inference中需要將所有的變數以參數的形式傳入函數，當神經網路結構變得更加復雜、參數更多的時候，程序的可讀性將變得非常差。
第二，在程序退出時，訓練好的模型就無法再利用，且大型神經網路的訓練時間都比較長，在訓練過程中需要每隔一段時間保存一次模型訓練的中間結果，這樣如果在訓練過程中程序死機，死機前的最新的模型參數仍能保留，杜絕了時間和資源的浪費。
第三，將訓練和測試分成兩個獨立的程序，將訓練和測試都會用到的前向傳播的過程抽象成單獨的庫函數。這樣就保證了在訓練和預測兩個過程中所調用的前向傳播計算程序是一致的。
2. 改進後程序設計
mnist_inference.py
該文件中定義了神經網路的前向傳播過程，其中的多次用到的weights定義過程又單獨定義成函數。
通過tf.get_variable函數來獲取變數，在神經網路訓練時創建這些變數，在測試時會通過保存的模型載入這些變數的取值，而且可以在變數載入時將滑動平均值重命名。所以可以直接通過同樣的名字在訓練時使用變數自身，在測試時使用變數的滑動平均值。
mnist_train.py
該程序給出了神經網路的完整訓練過程。
mnist_eval.py
在滑動平均模型上做測試。
通過tf.train.get_checkpoint_state(mnist_train.MODEL_SAVE_PATH)獲取最新模型的文件名，實際是獲取checkpoint文件的所有內容。

⑼ 形色app用的卷積神經網路的什麼模型

CNN卷積神經網路是一種深度模型。它其實老早就已經可以成功訓練並且應用了（最近可能deep learning太火了，CNNs也往這裡面靠。雖然CNNs也屬於多層神經網路架構，但把它置身於DL家族，還是有不少人保留自己的理解的）。
它在原始的輸入中應用可訓練的濾波器trainable filters和局部鄰域池化操作local neighborhood pooling operations，得到一個分級的且逐漸復雜的特徵表示。有實踐表示，如果採用合適的規則化項來訓練，它可以達到非常好的效果。CNN還讓人青睞的一點就是它會對例如姿勢、光照和復雜背景存在不變性。

⑽ 卷積神經網路 有哪些改進的地方

卷積神經網路的研究的最新進展引發了人們完善立體匹配重建熱情。從概念看，基於學習演算法能夠捕獲全局的語義信息，比如基於高光和反射的先驗條件，便於得到更加穩健的匹配。目前已經探求一些兩視圖立體匹配，用神經網路替換手工設計的相似性度量或正則化方法。這些方法展現出更好的結果，並且逐步超過立體匹配領域的傳統方法。事實上，立體匹配任務完全適合使用CNN，因為圖像對是已經過修正過的，因此立體匹配問題轉化為水平方向上逐像素的視差估計。
與雙目立體匹配不同的是，MVS的輸入是任意數目的視圖，這是深度學習方法需要解決的一個棘手的問題。而且只有很少的工作意識到該問題，比如SurfaceNet事先重建彩色體素立方體，將所有像素的顏色信息和相機參數構成一個3D代價體，所構成的3D代價體即為網路的輸入。然而受限於3D代價體巨大的內存消耗，SurfaceNet網路的規模很難增大：SurfaceNet運用了一個啟發式的「分而治之」的策略，對於大規模重建場景則需要花費很長的時間。