卷积神经网络简介

本章是对卷积神经网络的原理介绍和一些个人见解

首先需要简单知道卷积神经网络到底是什么东西，从来源来看

​ 1980年前后，日本科学家福岛邦彦（Kunihiko Fukushima）在Hubel和Wiesel工作的基础上，模拟生物视觉系统并提出了一种层级化的多层人工神经网络，即“神经认知”（neurocognitron），以处理手写字符识别和其他模式识别任务。 神经认知模型在后来也被认为是现今卷积神经网络的前身。 在福岛邦彦的神经认知模型中，两种最重要的组成单元是“S型细胞”（S-cells）和“C型细胞”（C-cells），两类细胞交替堆叠在一起构成了神经认知网络

​ 简单来说，神经网络就是从大脑的神经元上得到的启示，模拟大脑神经元之间的连接

​ 相信这样你对神经网络的认识有了一个初步的概念

如何进行神经网络的计算

​ 那么接下来，我们就需要知道如何在计算机中实现图像的计算，神经网络的训练

​ 图像在计算机中是一堆按顺序排列的数字，数值为0到255，0表示最暗，255表示最亮，当然也可以进行反相

​ 相信在前面的OpenCV学习中，你已经知道了图像在计算机中就是一个矩阵，那么我们就有可以操作的空间了

​ 在CNN中，每一层都通过卷积操作从上一层中学习到局部特征。卷积操作是通过一个卷积核（也称为滤波器或权重矩阵）在输入数据上滑动，并计算卷积核与输入数据的局部区域的乘积之和。这个过程可以看作是对输入数据进行过滤，提取出局部特征。

​ 假设我们有一个输入图像，我们可以将其表示为一个矩阵。然后，我们使用一个卷积核对其进行卷积操作。卷积核的大小通常是3x3或者5x5，也可以更大。在进行卷积操作时，卷积核会沿着图像矩阵的边缘滑动，并对每个位置的像素值进行乘积和累加的操作，得到一个输出矩阵。这个输出矩阵就是这一层的特征图（Feature Map）

这里可能看着有点懵，卷积的概念相信你在OpenCV的学习中已经接触过了

如果你忘记了，那么希望你去简单的复习一下

​ 在CNN中，卷积是对特征的提取，我们会对图像进行一层一层的特征提取，并让神经网络记住图像的特征，实现自主学习

 在线性回归章节部分，我们已经进行过简单的机器学习了，那是一个非常简单的自主学习，我们都知道 "点动成线，线动成面，面动成体"，现在我们将问题开始复杂化一些，如果说线性回归是对一个特征进行拟合，那么我们的卷积神经网络就是在对图像里面数不清的特征进行拟合，这个特征是我们无法描述的，在神经网络自主学习到的图像特征，对于我们来说是无法进行描述的，或者难以描述

​ 接下来，我将会带你简单了解卷积神经网络的组成以及一些基本概念

​