卷积神经网络简介
之所以单独列出一篇文章来讲述卷积神经网络的原理，是因为如果像之前一样，把代码和原理结合起来，由于卷积神经网络有更多的抽象的理论，学习理解起来将会碰到很多麻烦。这一篇简介依然是从‘’Tensorflow’的角度来介绍卷积神经网络，这么说是因为，当你认真看完第一遍这简介之后，懵懵懂懂，不知所然；再结合下一篇的TF实现卷积神经网络的代码，我认为一定能够对卷积神经网络产生更加理性的认识。那么开车惹。
卷积神经网络（Convolutional Nerual Network,CNN）最初是用于解决图像识别问题的方法，当然不局限于图像和视频，也能用于时间序列信号，如音频，文本数据等等。可以说是引领了人工智能潮流的功臣之一。相对于全连接神经网络（嗯，就我们前面所介绍），由于采用了权值共享结构，减少了神经网络需要的参数量，避免了过拟合，并保留了结构信息，卷积神经网络在准确度上比全连接神经网络更进一步。
首先我们稍微了解下卷积神经网络的理念的由来。（嗯，这些内容基于生物方向，我们看着涨知识，有所了解就行）上世纪60年代，科学家们通过对猫的视觉皮层细胞研究发现，每一个视觉神经元细胞只会处理一小块区域的视觉图像。80年代，日本科学家提出神经认知机的概念，这是卷积网络最初的实现原型。该模型中有两类神经元，一类是用于抽取特征的S-cells(对应于之后要提到的卷积核),另一类是用来抗形变的C-cells（对应于**函数和池化操作）。显然我们可以预测，卷积神经网络不再是之前全连接神经网络那般，对一个个的像素进行的操作，而是对一个个的小块的分割的图像进行训练学习（之后再经过多个隐藏层，将提取的多种特征进行组合）。好处显而易见，以一来保持了图片的空间结构的信息，二来，减少参数和运算。那么最大的问题便是，这么做，能不能提高准确率呢？
通常一个卷积神经网络包括多个卷积层，也会包括全连接层（多层神经网络几乎都是卷积神经网络，因为全连接神经网络如果有多个隐含层，那么参数数量就是天文数字）。那么我们重点来看看，卷积层中是怎么样对数据进行操作的。
Step1,图片通过多个不同的卷积核的滤波，并加偏置bias，提取出局部特征，每一个卷积核会映射出一个新的2D图像；
Step2,将前面的卷积核的滤波输出结果，进行非线性的**函数处理，如常用的ReLU和Sigmoid函数等。
Step3,对**函数的结果进行池化操作（降采样，例如将2*2的图片降为1*1，仅仅保留最显著的特征，目前一般使用最大池化的方法）
那么卷积神经网络的权值共享体现在哪里呢？一个卷积层中有多个不同的卷积核，而每一个卷积核都对应一个滤波后的新图像，同一个新图像中的每一个像素都来自于完全相同的卷积核，这就是卷积核的权值共享。
又，那么卷积神经网络具体是怎么减少计算量和参数量的呢？（找张图帮助理解下）
我们通过对比来感受一下。例如，我们的图片尺寸是1000*1000像素，黑白图像，那么一张图就有1000000个像素点，如果连接一个拥有100w的隐藏层，那么将有100w*100w=1万亿个连接，仅一个全连接层就有这么多的权重要去训练，一来硬件吃不消，二来过拟合会十分严重。卷积神经网络的优势就体现出来了：由于每一个感受野只是感受一小块区域的信号，即每一个神经元不需要接受全部的像素点的信息，只需要接受局部的像素点作为输入，局部连接！我们假设，局部视野感受的图像大小为10*10，那么每个隐层节点（这就是卷积核）只与10*10个像素点相连，那么在拥有100w个隐层节点的情况下，仅需10*10*100w=1亿个连接；更激动人心的是，由于权值共享结构的设置，举个极端例子，如果仅有1种类型的卷积核（即所有隐层节点参数均相同），那么一层卷积层仅有10*10个参数，反向传播时的计算简直不要太少！当然，通常我们不能仅有一个卷积核，好在图像中的基本特征也不多（点，边等），卷积核的数量一般设置100个就很充足了！假设使用100个卷积核，那么我们的参数数量就是100*10*10=10000个，比之前的1亿个参数减少了10000倍！值得注意的是，卷积神经网络中的隐层节点，仅与‘感受野‘的大小有关，即卷积的步长。例如，若卷积步长为1，则局部视野大小为1*1，那么隐层节点的数量就与输入的像素数量一样；若步长为5，则局部视野大小为5*5，隐层节点的数量就为输入像素数量的1/25（在这里，我们说的隐层节点的数量不等同于卷积核的类型的数量，要注意区分）。完成这些之后，我们再通过池化，保留最显著的特征，提升模型的畸变容忍能力。那么一层卷积层就算是完成了。
有了上述的单层卷积层理论计算基础，那么再多添几层卷积层也是手到擒来的事情。上面的简介是基于我的理解和之后代码步骤的参考，写出来的，对之后代码的认识很有帮助。我们在学习的过程中，不仅要知其然，还要知其所以然，个人觉得，学习能力是极具竞争力的一种能力。我们只有把原理掌握好，才能游刃有余。哇好像废话扯多了，那么使用TF实现卷积神经网络的代码请看下一篇文章吧。