cnn卷积神经网络原理

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2、一、CNN卷积神经网络原理简介http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/43225445本文主要是详细地解读CNN的实现代码。如果你没学习过CNN，在此推荐周晓艺师兄的博文：DeepLearning（深度学习）学习笔记整理系列之（七），以及UFLDL上的卷积特征提取、池化CNN的最大特点就是稀疏连接（局部感受）和权值共享，如下面两图所示，左为稀疏连接，右为权值共享。稀疏连接和权值共享可以减少所要训练的参数，减少计算复杂度。    至于CNN的结构

3、，以经典的LeNet5来说明：这个图真是无处不在，一谈CNN，必说LeNet5，这图来自于这篇论文：Gradient-BasedLearningAppliedtoDocument

4、Recognition，论文很长，第7页那里开始讲LeNet5这个结构，建议看看那部分。我这里简单说一下，LeNet5这张图从左到右，先是input，这是输入层，即输入的图片。input-layer到C1这部分就是一个卷积层（convolution运算），C1到S2是一个子采样层（pooling运算），关于卷积和子采样的具体

5、过程可以参考下图：然后，S2到C3又是卷积，C3到S4又是子采样，可以发现，卷积和子采样都是成对出现的，卷积后面一般跟着子采样。S4到C5之间是全连接的，这就相当于一个MLP的隐含层了（如果你不清楚MLP，参考《DeepLearningtutorial（3）MLP多层感知机原理简介+代码详解》）。C5到F6同样是全连接，也是相当于一个MLP的隐含层。最后从F6到输出output，其实就是一个分类器，这一层就叫分类层。ok，CNN的基本结构大概就是这样，由输入、卷积层、子采样层、全连接层、分类层、输出这

6、些基本“构件”组成，一般根据具体的应用或者问题，去确定要多少卷积层和子采样层、采用什么分类器。当确定好了结构以后，如何求解层与层之间的连接参

7、数？一般采用向前传播（FP）+向后传播（BP）的方法来训练。具体可参考上面给出的链接。二、CNN卷积神经网络代码详细解读（基于python+theano）代码来自于深度学习教程：ConvolutionalNeuralNetworks(LeNet)，这个代码实现的是一个简化了的LeNet5，具体如下：·没有实现location-specificgainandbia

8、sparameters·用的是maxpooling，而不是average_pooling·分类器用的是softmax，LeNet5用的是rbf·LeNet5第二层并不是全连接的，本程序实现的是全连接另外，代码里将卷积层和子采用层合在一起，定义为“LeNetConvPoolLayer“（卷积采样层），这好理解，因为它们总是成对出现。但是有个地方需要注意，代码中将卷积后的输出直接作为子采样层的输入，而没有加偏置b再通过sigmoid

9、函数进行映射，即没有了下图中fx后面的bx以及sigmoid映射，也即直

10、接由fx得到Cx。最后，代码中第一个卷积层用的卷积核有20个，第二个卷积层用50个，而不是上面那张LeNet5图中所示的6个和16个。了解了这些，下面看代码：（1）导入必要的模块[python] viewplain copy1.import cPickle  2.import gzip  3.import os  4.import sys  5.import time  6.  7.import numpy  8.  9.import theano  10.import theano.tensor a

11、s T  11.from theano.tensor.signal import downsample  12.from theano.tensor.nnet import conv  （2）定义CNN的基本"构件"CNN的基本构件包括卷积采样层、隐含层、分类器，如下·定义LeNetConvPoolLayer（卷积+采样层）见代码注释：[python] viewplain copy1.""" 2.卷积+下采样合成一个层LeNetConvPoolLayer 3.rng:随机数生成器，用于初始化W 4.i

12、nput:4维的向量，theano.tensor.dtensor4 

13、1.filter_shape:(number of filters, num input feature maps,filter height, filter width) 2.image_shape:(batch size, num input feature maps,image height, image width) 3.poolsize: (#rows, #cols) 4."