卷積和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有什么關(guān)系

馬克-to-win @ 馬克java社區(qū)：防盜版實(shí)名手機(jī)尾號(hào)：73203。如上一段所述，卷積可以提取特征，但對于真實(shí)世界當(dāng)中的大規(guī)模圖片庫，我們并不知道哪個(gè)局部特征有效，我們還是希望通過訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，自動(dòng)學(xué)習(xí)出來，怎么做呢？還得用到前面學(xué)到的BP算法，但現(xiàn)在的問題是卷積和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有什么關(guān)系呢？馬克-to-win @ 馬克java社區(qū)：看下面兩個(gè)圖可以知道，其實(shí)卷積的運(yùn)算就是相乘之后求和，和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)效果是一樣的。卷積核和卷積結(jié)果分別對應(yīng)著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的參數(shù)和隱藏層結(jié)果。這樣就回到前面所學(xué)的BP算法了，做法是一樣的，先初始化參數(shù)，再通過訓(xùn)練使得誤差越來越小。