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卷积神经网络通俗理解

写作猫。

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetworks），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（representationlearning）能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类（shift-invariantclassification），因此也被称为“平移不变人工神经网络。

卷积神经网络主要做什么用的？

卷积网络的特点主要是卷积核参数共享，池化操作。

参数共享的话的话是因为像图片等结构化的数据在不同的区域可能会存在相同的特征，那么就可以把卷积核作为detector，每一层detect不同的特征，但是同层的核是在图片的不同地方找相同的特征。

然后把底层的特征组合传给后层，再在后层对特征整合(一般深度网络是说不清楚后面的网络层得到了什么特征的)。而池化主要是因为在某些任务中降采样并不会影响结果。

所以可以大大减少参数量，另外，池化后在之前同样大小的区域就可以包含更多的信息了。综上，所有有这种特征的数据都可以用卷积网络来处理。

有卷积做视频的，有卷积做文本处理的(当然这两者由于是序列信号，天然更适合用lstm处理)另外，卷积网络只是个工具，看你怎么使用它，有必要的话你可以随意组合池化和卷积的顺序，可以改变网络结构来达到自己所需目的的，不必太被既定框架束缚。

深度学习算法有哪些卷积神经网络