十分钟机器学习基础:卷积神经网络
大模型开发/技术交流
- LLM
10月14日335看过
大家好,我是每天分享AI应用的萤火君!
这篇来个硬核知识!
本文给大家介绍一个比较基础的机器学习知识:卷积神经网络(Convolutional Neural Networks),简称CNN。
卷积
什么是卷积?
卷积本身是一种矩阵运算方式,从字面上看就是卷起来的乘积,可以理解为累加或叠加(积分)起来的乘积。看下边这个示意图就可以很好的理解这种运算了:
输入矩阵与一个小矩阵进行点积运算,生成一个新矩阵。具体来说,卷积就是:小矩阵的每个元素与输入数据的对应元素相乘,然后求和,得到输出矩阵中的单个值。这个过程在输入数据上滑动进行,从而生成整个输出矩阵。
这就是卷积的运算方式,上图实际上是对图像进行锐化处理的一种卷积运算,把一个点的像素值用它周围的点的像素值的加权平均代替。
卷积的本质就是滤波(特征提取),操作是加权平均、乘加运算,其目的是提取有用信息。
卷积核
上图中参与运算的小矩阵称为卷积核。
卷积核的作用是扫描输入数据(如图像)的局部区域,并与对应区域的数据进行点积运算,以提取特征。
卷积核有几个重要的概念:
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尺寸:卷积核通常是一个小矩阵,比如3x3、5x5等。这些尺寸决定了卷积核在输入数据上滑动时所覆盖的区域大小。
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权重:卷积核中的每个元素都有一个权重值,用来捕捉输入数据的特征。
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滑动窗口:卷积核在输入数据上以滑动窗口的方式进行移动。在每个位置上,卷积核的权重与输入数据的对应元素进行乘积并求和,生成输出矩阵中的一个元素。
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步幅(Stride) :步幅是指卷积核在输入数据上移动的步长。较大的步幅会导致输出矩阵尺寸缩小,而较小的步幅会保留更多的细节。
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填充(Padding) :在输入数据的边缘进行填充,确保卷积核在输入数据的边缘也能进行有效的运算,用来保持输出矩阵的大小。
卷积的应用
卷积在科学、工程和数学上都有很多应用,例如:
在信号处理领域,卷积用于分析信号的频率成分和滤波。通过将一个信号与一个滤波器核进行卷积,可以提取信号中的特定频率成分或去除噪声。
在图像处理领域,卷积用于边缘检测、模糊处理、锐化和特征提取等操作。通过使用不同的卷积核(如Sobel核、Laplacian核等),可以对图像进行各种操作,从而实现不同的视觉效果。
卷积神经网络
卷积神经网络是基于卷积运算的一种深度学习模型,特别适合处理图像数据。它在图像分类、目标检测、图像分割等任务中表现出色。下面看看CNN的基本组成部分以及它们如何协同工作。
基本组成
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卷积层: CNN的核心部分。卷积层通过卷积运算提取输入数据中的特征。卷积核在输入数据上滑动,生成特征图(feature map),这些特征图反映了输入数据的不同特征。
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激活函数:通过卷积层,我们得到的是数据的某些线性特征,然后现实中事物的特征往往不是简单的直线关系。通过激活函数,能够引入非线性特性,可以更好地提取复杂的模式和特征。这使得CNN能够处理各种复杂的图像识别任务。
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池化层(Pooling Layer) :池化层用于降低特征图的维度,从而减少计算量,同时也能提高模型的鲁棒性。常见的池化操作有最大池化(Max Pooling)和平均池化(Average Pooling)。
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全连接层(Fully Connected Layer) :在CNN的最后阶段,通常会有一个或多个全连接层,用于将提取的特征映射到最终的输出类别上。全连接层会将前面层提取的局部特征组合起来,形成全局特征。
工作流程
CNN的工作流程可以简单概括为:输入图像 -> 卷积层(特征提取) -> 激活函数 -> 池化层(降维) -> 全连接层(输出预测)。
通过不断地进行卷积、激活和池化操作,CNN能够逐层提取输入数据中越来越高级的特征。最终的全连接层会将这些特征用于预测分类任务。
CNN的优势
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自动特征提取:相比传统机器学习方法需要手动提取特征,CNN可以自动学习并提取特征。
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参数共享:卷积核在整个输入数据上共享参数,大大减少了需要训练的参数数量。
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局部连接:每个卷积核只与输入数据的局部区域连接,降低了计算复杂度。
总之,卷积神经网络通过其独特的结构和强大的学习能力,成为了解决图像处理问题的强大工具。希望这篇文章能帮助大家对CNN有一个基本的了解,如果你对机器学习感兴趣,可以进一步深入学习和实践!
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