基本內容
卷積神經網路是近年發展起來，並引起廣泛重視的一種高效識別方法。20世紀60年代，Hubel和Wiesel在研究貓腦皮層中用於局部敏感和方向選擇的神經元時發現其獨特的網路結構可以有效地降低反饋神經網路的複雜性，繼而提出了卷積神經網路（Convolutional Neural Networks-簡稱CNN）。現在，CNN已經成為眾多科學領域的研究熱點之一，特別是在模式分類領域，由於該網路避免了對圖像的複雜前期預處理，可以直接輸入原始圖像，因而得到了更為廣泛的套用。 K.Fukushima在1980年提出的新識別機是卷積神經網路的第一個實現網路。隨後，更多的科研工作者對該網路進行了改進。其中，具有代表性的研究成果是Alexander和Taylor提出的“改進認知機”，該方法綜合了各種改進方法的優點並避免了耗時的誤差反向傳播。
一般地，CNN的基本結構包括兩層，其一為特徵提取層，每個神經元的輸入與前一層的局部接受域相連，並提取該局部的特徵。一旦該局部特徵被提取後，它與其它特徵間的位置關係也隨之確定下來；其二是特徵映射層，網路的每個計算層由多個特徵映射組成，每個特徵映射是一個平面，平面上所有神經元的權值相等。特徵映射結構採用影響函式核小的sigmoid函式作為卷積網路的激活函式，使得特徵映射具有位移不變性。此外，由於一個映射面上的神經元共享權值，因而減少了網路自由參數的個數。卷積神經網路中的每一個卷積層都緊跟著一個用來求局部平均與二次提取的計算層，這種特有的兩次特徵提取結構減小了特徵解析度。
CNN主要用來識別位移、縮放及其他形式扭曲不變性的二維圖形。由於CNN的特徵檢測層通過訓練數據進行學習，所以在使用CNN時，避免了顯示的特徵抽取，而隱式地從訓練數據中進行學習；再者由於同一特徵映射面上的神經元權值相同，所以網路可以並行學習，這也是卷積網路相對於神經元彼此相連網路的一大優勢。卷積神經網路以其局部權值共享的特殊結構在語音識別和圖像處理方面有著獨特的優越性，其布局更接近於實際的生物神經網路，權值共享降低了網路的複雜性，特別是多維輸入向量的圖像可以直接輸入網路這一特點避免了特徵提取和分類過程中數據重建的複雜度。
