cnn卷积神经网络模型分层构造_一维卷积神经网络原理

一、机器如何识图

先给大家出个脑筋急转弯：在白纸上画出一个大熊猫，一共需要几种颜色的画笔？——大家应该都知道，只需要一种黑色的画笔，只需要将大熊猫黑色的地方涂上黑色，一个大熊猫的图像就可以展现出来。

我们画大熊猫的方式，其实和妈妈们的十字绣很接近——在给定的格子里，绣上不同的颜色，最后就可以展现出一幅特定的“图片”。而机器识图的方式正好和绣十字绣的方式相反，现在有了一幅图片，机器通过识别图片中每个格子（像素点）上的颜色，将每个格子里的颜色都用数字类型存储，得到一张很大的数字矩阵，图片信息也就存储在这张数字矩阵中。 

上图中每一个格子代表一个像素点，像素点里的数字代表颜色码，颜色码范围是[0，255]，（各式各样的颜色都是由红、绿、蓝三色组成，每个颜色都是0~255之间数字） 

我们在得到的一张大数字矩阵的基础上开展卷积神经网络识别工作： 
机器识图的过程：机器识别图像并不是一下子将一个复杂的图片完整识别出来，而是将一个完整的图片分割成许多个小部分，把每个小部分里具有的特征提取出来（也就是识别每个小部分），再将这些小部分具有的特征汇总到一起，就可以完成机器识别图像的过程了 

二、卷积神经网络原理介绍

用CNN卷积神经网络识别图片，一般需要的步骤有：

1. 卷积层初步提取特征

2. 池化层提取主要特征

3. 全连接层将各部分特征汇总

4. 产生分类器，进行预测识别

1、卷积层工作原理

卷积层的作用：就是提取图片每个小部分里具有的特征

假定我们有一个尺寸为6*6 的图像，每一个像素点里都存储着图像的信息。我们再定义一个卷积核（相当于权重），用来从图像中提取一定的特征。卷积核与数字矩阵对应位相乘再相加，得到卷积层输出结果。 

（429 = 18*1+54*0+51*1+55*0+121*1+75*0+35*1+24*0+204*1） 
卷积核的取值在没有以往学习的经验下，可由函数随机生成，再逐步训练调整

当所有的像素点都至少被覆盖一次后，就可以产生一个卷积层的输出（下图的步长为1）

机器一开始并不知道要识别的部分具有哪些特征，是通过与不同的卷积核相作用得到的输出值，相互比较来判断哪一个卷积核最能表现该图片的特征——比如我们要识别图像中的某种特征（比如曲线），也就是说，这个卷积核要对这种曲线有很高的输出值，对其他形状（比如三角形）则输出较低。卷积层输出值越高，就说明匹配程度越高，越能表现该图片的特征。

卷积层具体工作过程： 
比如我们设计的一个卷积核如下左，想要识别出来的曲线如下右：

现在我们用上面的卷积核，来识别这个简化版的图片——一只漫画老鼠 

当机器识别到老鼠的屁股的时候，卷积核与真实区域数字矩阵作用后，输出较大：6600 

而用同一个卷积核，来识别老鼠的耳朵的时候，输出则很小：0 

我们就可以认为：现有的这个卷积核保存着曲线的特征，匹配识别出来了老鼠的屁股是曲线的。我们则还需要其他特征的卷积核，来匹配识别出来老鼠的其他部分。卷积层的作用其实就是通过不断的改变卷积核，来确定能初步表征图片特征的有用的卷积核是哪些，再得到与相应的卷积核相乘后的输出矩阵

2、池化层工作原理

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