导读：很多朋友问到关于人工智能cnn什么意思的相关问题，本文首席CTO笔记就来为大家做个详细解答，供大家参考，希望对大家有所帮助！一起来看看吧！
一文看懂卷积神经网络-CNN（基本原理+独特价值+实际应用）
在 CNN 出现之前，图像对于人工智能来说是一个难题，有2个原因：
图像需要处理的数据量太大，导致成本很高，效率很低
图像在数字化的过程中很难保留原有的特征，导致图像处理的准确率不高
下面就详细说明一下这2个问题：
图像是由像素构成的，每个像素又是由颜色构成的。
现在随随便便一张图片都是 1000×1000 像素以上的， 每个像素都有RGB 3个参数来表示颜色信息。
假如我们处理一张 1000×1000 像素的图片，我们就需要处理3百万个参数！
1000×1000×3=3,000,000
这么大量的数据处理起来是非常消耗资源的，而且这只是一张不算太大的图片！
卷积神经网络 – CNN 解决的第一个问题就是「将复杂问题简化」，把大量参数降维成少量参数，再做处理。
更重要的是：我们在大部分场景下，降维并不会影响结果。比如1000像素的图片缩小成200像素，并不影响肉眼认出来图片中是一只猫还是一只狗，机器也是如此。
图片数字化的传统方式我们简化一下，就类似下图的过程：
假如有圆形是1，没有圆形是0，那么圆形的位置不同就会产生完全不同的数据表达。但是从视觉的角度来看， 图像的内容（本质）并没有发生变化，只是位置发生了变化 。
所以当我们移动图像中的物体，用传统的方式的得出来的参数会差异很大！这是不符合图像处理的要求的。
而 CNN 解决了这个问题，他用类似视觉的方式保留了图像的特征，当图像做翻转，旋转或者变换位置时，它也能有效的识别出来是类似的图像。
那么卷积神经网络是如何实现的呢？在我们了解 CNN 原理之前，先来看看人类的视觉原理是什么？
深度学习的许多研究成果，离不开对大脑认知原理的研究，尤其是视觉原理的研究。
1981 年的诺贝尔医学奖，颁发给了 David Hubel（出生于加拿大的美国神经生物学家） 和TorstenWiesel，以及 Roger Sperry。前两位的主要贡献，是“ 发现了视觉系统的信息处理 ”，可视皮层是分级的。
人类的视觉原理如下：从原始信号摄入开始（瞳孔摄入像素 Pixels），接着做初步处理（大脑皮层某些细胞发现边缘和方向），然后抽象（大脑判定，眼前的物体的形状，是圆形的），然后进一步抽象（大脑进一步判定该物体是只气球）。下面是人脑进行人脸识别的一个示例：
对于不同的物体，人类视觉也是通过这样逐层分级，来进行认知的：
我们可以看到，在最底层特征基本上是类似的，就是各种边缘，越往上，越能提取出此类物体的一些特征（轮子、眼睛、躯干等），到最上层，不同的高级特征最终组合成相应的图像，从而能够让人类准确的区分不同的物体。
那么我们可以很自然的想到：可以不可以模仿人类大脑的这个特点，构造多层的神经网络，较低层的识别初级的图像特征，若干底层特征组成更上一层特征，最终通过多个层级的组合，最终在顶层做出分类呢？
答案是肯定的，这也是许多深度学习算法（包括CNN）的灵感来源。
典型的 CNN 由3个部分构成：
卷积层
池化层
全连接层
如果简单来描述的话：
卷积层负责提取图像中的局部特征；池化层用来大幅降低参数量级(降维)；全连接层类似传统神经网络的部分，用来输出想要的结果。
下面的原理解释为了通俗易懂，忽略了很多技术细节，如果大家对详细的原理感兴趣，可以看这个视频《 卷积神经网络基础 》。
卷积层的运算过程如下图，用一个卷积核扫完整张图片：
这个过程我们可以理解为我们使用一个过滤器（卷积核）来过滤图像的各个小区域，从而得到这些小区域的特征值。
在具体应用中，往往有多个卷积核，可以认为，每个卷积核代表了一种图像模式，如果某个图像块与此卷积核卷积出的值大，则认为此图像块十分接近于此卷积核。如果我们设计了6个卷积核，可以理解：我们认为这个图像上有6种底层纹理模式，也就是我们用6中基础模式就能描绘出一副图像。以下就是25种不同的卷积核的示例：
总结：卷积层的通过卷积核的过滤提取出图片中局部的特征，跟上面提到的人类视觉的特征提取类似。
池化层简单说就是下采样，他可以大大降低数据的维度。其过程如下：
上图中，我们可以看到，原始图片是20×20的，我们对其进行下采样，采样窗口为10×10，最终将其下采样成为一个2×2大小的特征图。
之所以这么做的原因，是因为即使做完了卷积，图像仍然很大（因为卷积核比较小），所以为了降低数据维度，就进行下采样。
总结：池化层相比卷积层可以更有效的降低数据维度，这么做不但可以大大减少运算量，还可以有效的避免过拟合。
这个部分就是最后一步了，经过卷积层和池化层处理过的数据输入到全连接层，得到最终想要的结果。
经过卷积层和池化层降维过的数据，全连接层才能”跑得动”，不然数据量太大，计算成本高，效率低下。
典型的 CNN 并非只是上面提到的3层结构，而是多层结构，例如 LeNet-5 的结构就如下图所示：
卷积层 – 池化层- 卷积层 – 池化层 – 卷积层 – 全连接层
在了解了 CNN 的基本原理后，我们重点说一下 CNN 的实际应用有哪些。
卷积神经网络 – CNN 很擅长处理图像。而视频是图像的叠加，所以同样擅长处理视频内容。下面给大家列一些比较成熟的应用�：
图像分类、检索
图像分类是比较基础的应用，他可以节省大量的人工成本，将图像进行有效的分类。对于一些特定领域的图片，分类的准确率可以达到 95%+，已经算是一个可用性很高的应用了。
典型场景：图像搜索…
目标定位检测
可以在图像中定位目标，并确定目标的位置及大小。
典型场景：自动驾驶、安防、医疗…
目标分割
简单理解就是一个像素级的分类。
他可以对前景和背景进行像素级的区分、再高级一点还可以识别出目标并且对目标进行分类。
典型场景：美图秀秀、视频后期加工、图像生成…
人脸识别
人脸识别已经是一个非常普及的应用了，在很多领域都有广泛的应用。
典型场景：安防、金融、生活…
骨骼识别
骨骼识别是可以识别身体的关键骨骼，以及追踪骨骼的动作。
典型场景：安防、电影、图像视频生成、游戏…
今天我们介绍了 CNN 的价值、基本原理和应用场景，简单总结如下：
CNN 的价值：
能够将大数据量的图片有效的降维成小数据量(并不影响结果)
能够保留图片的特征，类似人类的视觉原理
CNN 的基本原理：
卷积层 – 主要作用是保留图片的特征
池化层 – 主要作用是把数据降维，可以有效的避免过拟合
全连接层 – 根据不同任务输出我们想要的结果
CNN 的实际应用：
图片分类、检索
目标定位检测
目标分割
人脸识别
骨骼识别
本文首发在 easyAI - 人工智能知识库
《 一文看懂卷积神经网络-CNN（基本原理+独特价值+实际应用） 》
cnn全称是什么？
CNN的全称是Convolutional Neural Network，是一种前馈神经网络。由一个或多个卷积层、池化层以及顶部的全连接层组成，在图像处理领域表现出色。本文主要讲解CNN如何在自然语言处理方面的运用。
卷积神经网络主要用于提取卷积对象的局部特征，当卷积对象是自然语言文本时，比如一个句子，此时其局部特征是特定的关键词或关键短语，所以利用卷积神经网络作为特征提取器时相当于词袋模型，表示一个句子中是否出现过特定的关键词或关键短语。用在分类任务上，相当于提取出对于分类最有用的特征信息。
cnn简介：
现在，CNN已经成为众多科学领域的研究热点之一，特别是在模式分类领域，由于该网络避免了对图像的复杂前期预处理，可以直接输入原始图像，因而得到了更为广泛的应用。
在图像处理中，往往把图像表示为像素的向量，比如一个1000×1000的图像，可以表示为一个1000000的向量。在上一节中提到的神经网络中，如果隐含层数目与输入层一样，即也是1000000时。
以上内容参考：百度百科-卷积神经网络
AI人工智能-CNN概念轻松入门
假设给定一张图（可能是字母X或者字母O），通过CNN即可识别出是X还是O，如下图所示，那怎么做到的呢
如果采用经典的神经网络模型，则需要读取整幅图像作为神经网络模型的输入（即全连接的方式），当图像的尺寸越大时，其连接的参数将变得很多，从而导致计算量非常大。
而我们人类对外界的认知一般是从局部到全局，先对局部有感知的认识，再逐步对全体有认知，这是人类的认识模式。在图像中的空间联系也是类似，局部范围内的像素之间联系较为紧密，而距离较远的像素则相关性较弱。因而，每个神经元其实没有必要对全局图像进行感知，只需要对局部进行感知，然后在更高层将局部的信息综合起来就得到了全局的信息。这种模式就是卷积神经网络中降低参数数目的重要神器：局部感受野。
如果字母X、字母O是固定不变的，那么最简单的方式就是图像之间的像素一一比对就行，但在现实生活中，字体都有着各个形态上的变化（例如手写文字识别），例如平移、缩放、旋转、微变形等等，如下图所示：
我们的目标是对于各种形态变化的X和O，都能通过CNN准确地识别出来，这就涉及到应该如何有效地提取特征，作为识别的关键因子。
回想前面讲到的“局部感受野”模式，对于CNN来说，它是一小块一小块地来进行比对，在两幅图像中大致相同的位置找到一些粗糙的特征（小块图像）进行匹配，相比起传统的整幅图逐一比对的方式，CNN的这种小块匹配方式能够更好的比较两幅图像之间的相似性。如下图：
以字母X为例，可以提取出三个重要特征（两个交叉线、一个对角线），如下图所示：
假如以像素值"1"代表白色，像素值"-1"代表黑色，则字母X的三个重要特征如下：
那么这些特征又是怎么进行匹配计算呢？（不要跟我说是像素进行一一匹配的，汗！）
这时就要请出今天的重要嘉宾：卷积。那什么是卷积呢，不急，下面慢慢道来。
当给定一张新图时，CNN并不能准确地知道这些特征到底要匹配原图的哪些部分，所以它会在原图中把每一个可能的位置都进行尝试，相当于把这个feature（特征）变成了一个过滤器。这个用来匹配的过程就被称为卷积操作，这也是卷积神经网络名字的由来。
卷积的操作如下图所示：
是不是很像把毛巾沿着对角卷起来，下图形象地说明了为什么叫「卷」积
在本案例中，要计算一个feature（特征）和其在原图上对应的某一小块的结果，只需将两个小块内对应位置的像素值进行乘法运算，然后将整个小块内乘法运算的结果累加起来，最后再除以小块内像素点总个数即可（注：也可不除以总个数的）。
如果两个像素点都是白色（值均为1），那么1 1 = 1，如果均为黑色，那么(-1) (-1) = 1，也就是说，每一对能够匹配上的像素，其相乘结果为1。类似地，任何不匹配的像素相乘结果为-1。具体过程如下（第一个、第二个……、最后一个像素的匹配结果）：
根据卷积的计算方式，第一块特征匹配后的卷积计算如下，结果为1
对于其它位置的匹配，也是类似（例如中间部分的匹配）
计算之后的卷积如下
以此类推，对三个特征图像不断地重复着上述过程，通过每一个feature（特征）的卷积操作，会得到一个新的二维数组，称之为feature map。其中的值，越接近1表示对应位置和feature的匹配越完整，越是接近-1，表示对应位置和feature的反面匹配越完整，而值接近0的表示对应位置没有任何匹配或者说没有什么关联。如下图所示：
可以看出，当图像尺寸增大时，其内部的加法、乘法和除法操作的次数会增加得很快，每一个filter的大小和filter的数目呈线性增长。由于有这么多因素的影响，很容易使得计算量变得相当庞大。
为了有效地减少计算量，CNN使用的另一个有效的工具被称为“池化(Pooling)”。池化就是将输入图像进行缩小，减少像素信息，只保留重要信息。
池化的操作也很简单，通常情况下，池化区域是2 2大小，然后按一定规则转换成相应的值，例如取这个池化区域内的最大值（max-pooling）、平均值（mean-pooling）等，以这个值作为结果的像素值。
下图显示了左上角2 2池化区域的max-pooling结果，取该区域的最大值max(0.77,-0.11,-0.11,1.00)，作为池化后的结果，如下图：
池化区域往左，第二小块取大值max(0.11,0.33,-0.11,0.33)，作为池化后的结果，如下图：
其它区域也是类似，取区域内的最大值作为池化后的结果，最后经过池化后，结果如下：
对所有的feature map执行同样的操作，结果如下：
最大池化（max-pooling）保留了每一小块内的最大值，也就是相当于保留了这一块最佳的匹配结果（因为值越接近1表示匹配越好）。也就是说，它不会具体关注窗口内到底是哪一个地方匹配了，而只关注是不是有某个地方匹配上了。
通过加入池化层，图像缩小了，能很大程度上减少计算量，降低机器负载。
常用的激活函数有sigmoid、tanh、relu等等，前两者sigmoid/tanh比较常见于全连接层，后者ReLU常见于卷积层。
回顾一下前面讲的感知机，感知机在接收到各个输入，然后进行求和，再经过激活函数后输出。激活函数的作用是用来加入非线性因素，把卷积层输出结果做非线性映射。
在卷积神经网络中，激活函数一般使用ReLU(The Rectified Linear Unit，修正线性单元)，它的特点是收敛快，求梯度简单。计算公式也很简单，max(0,T)，即对于输入的负值，输出全为0，对于正值，则原样输出。
下面看一下本案例的ReLU激活函数操作过程：
第一个值，取max(0,0.77)，结果为0.77，如下图
第二个值，取max(0,-0.11)，结果为0，如下图
以此类推，经过ReLU激活函数后，结果如下：
对所有的feature map执行ReLU激活函数操作，结果如下：
通过将上面所提到的卷积、激活函数、池化组合在一起，就变成下图：
通过加大网络的深度，增加更多的层，就得到了深度神经网络，如下图：
全连接层在整个卷积神经网络中起到“分类器”的作用，即通过卷积、激活函数、池化等深度网络后，再经过全连接层对结果进行识别分类。
首先将经过卷积、激活函数、池化的深度网络后的结果串起来，如下图所示：
由于神经网络是属于监督学习，在模型训练时，根据训练样本对模型进行训练，从而得到全连接层的权重（如预测字母X的所有连接的权重）
在利用该模型进行结果识别时，根据刚才提到的模型训练得出来的权重，以及经过前面的卷积、激活函数、池化等深度网络计算出来的结果，进行加权求和，得到各个结果的预测值，然后取值最大的作为识别的结果（如下图，最后计算出来字母X的识别值为0.92，字母O的识别值为0.51，则结果判定为X）
上述这个过程定义的操作为”全连接层“(Fully connected layers)，全连接层也可以有多个，如下图：
将以上所有结果串起来后，就形成了一个“卷积神经网络”（CNN）结构，如下图所示：
综述：卷积神经网络主要由两部分组成，一部分是特征提取（卷积、激活函数、池化），另一部分是分类识别（全连接层），著名的手写文字识别卷积神经网络结构图：
CNN进化历史：
卷积神经网络（CNN）近年来取得了长足的发展，是深度学习中的一颗耀眼明珠。CNN不仅能用来对图像进行分类，还在图像分割（目标检测）任务中有着广泛的应用。CNN已经成为了图像分类的黄金标准，一直在不断的发展和改进。
CNN的起点是神经认知机模型，此时已经出现了卷积结构，经典的LeNet诞生于1998年。然而之后CNN的锋芒开始被SVM等模型盖过。随着ReLU、dropout的提出，以及GPU和大数据带来的历史机遇，CNN在2012年迎来了历史突破：AlexNet。随后几年，CNN呈现爆发式发展，各种CNN模型涌现出来。
CNN的主要演进方向如下：
1、网络结构加深
2、加强卷积功能
3、从分类到检测
4、新增功能模块
下图是CNN几个经典模型（AlexNet、VGG、NIN、GoogLeNet、ResNet）的对比图，可见网络层次越来越深、结构越来越复杂，当然模型效果也是越来越好：
cnn为什么可以在中国使用
中国技术先进。cnn是卷积神经网络，是人工智能研究领域的一部分，最流行的神经网络是深度卷积神经网络，由美国先行研发，但是中国对于此类领域的研究技术要高于美国，比美国更先进，美国为了能够快速发展，将其技术引进中国，所以在中国就可以使用。
结语：以上就是首席CTO笔记为大家介绍的关于人工智能cnn什么意思的全部内容了，希望对大家有所帮助，如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。