大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于卷积神经网络图的问题，于是小编就整理了4个相关介绍卷积神经网络图的解答，让我们一起看看吧。
什么是卷积神经网络？
卷积神经网络，简称CNN（Convolutional Neural Network），是一种前馈神经网络。
该网络经过设计，能够有效的处理具有类似网格结构的数据，例如图像或声音。
CNN数学模型中的“卷积”一词指的是，将每个神经元对周围神经元的活动反应进行求和运算。
卷积神经网络之所以能够非常适合处理图像数据，是因为该网络能够学习一些简单的特征，例如直线、角和轮廓等，然后在此基础上学习到更加复杂的特征，如纹理、自然物体，最终能够实现识别物体的功能。
因此，卷积神经网络在图像识别等领域被广泛应用。
卷积神经网络有哪些常用模块？
卷积神经网络常用模块是否指基本组件，主要由以下几个部分组成：
1. 卷积层，卷积层是最基本的组成元素，由若干卷积神经元组成，每个神经元的参数都是通过反向传播算法优化得到的。卷积运算的目的是提取输入图像的不同特征，在前面卷积层提取低级的特征，如边缘、线条等，越往后提取的特征越复杂。
2. 池化层，池化层的作用是保留主要的特征,同时减少参数和计算量，防止过拟合；保持平移、旋转、尺度等不变性；最常见的池化操作有平均池化和最大值池化，平均池化是指计算图像区域的平均值作为该区域池化后的值，最大池化是指选图像区域的最大值作为该区域池化后的值。
3. 全连接层，全连接层的每一个结点都与上一层的所有结点相连，主要用来把前面所有层提取到的特征综合起来，用于分类和回归任务。
4. softmax层，Softmax函数将多个标量映射为一个概率分布，其输出的每一个值范围在(0,1)，主要用在卷积神经网络的最后一层，作为输出层，用于多分类任务。
5. Batch Normalization，主要对输入数据在通道维数上进行批量标准化，归一化到零均值和单位方差，用于解决梯度消失问题，同时可以防止过拟合。
6. Dropout，drouopt是指在训练过程中，按一定的概率丢弃一些神经元，不参与前向和反向传播，是一种正则化手段，主要用于防止过拟合。
还有数据增强，就是通过某种变换操作来产生新数据的过程，主要用于产生新数据、防止过拟合的出现。主要包括裁剪、旋转、缩放、平移，调整图像饱和度、色彩、亮度等手段。
对于卷积神经网络描述正确的是？
卷积神经网络，简称CNN（Convolutional Neural Network），是一种前馈神经网络。
该网络经过设计，能够有效的处理具有类似网格结构的数据，例如图像或声音。
CNN数学模型中的“卷积”一词指的是，将每个神经元对周围神经元的活动反应进行求和运算。
卷积神经网络之所以能够非常适合处理图像数据，是因为该网络能够学习一些简单的特征，例如直线、角和轮廓等，然后在此基础上学习到更加复杂的特征，如纹理、自然物体，最终能够实现识别物体的功能。
因此，卷积神经网络在图像识别等领域被广泛应用。
卷积神经网络模型属于哪个人工智能学派的成果？
属于联结主义的成果。
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一。卷积神经网络具有表征学习（representation learning）能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类（shift-invariant classification），因此也被称为“平移不变人工神经网络（Shift-Invariant Artificial Neural Networks, SIANN）”。
到此，以上就是小编对于卷积神经网络图的问题就介绍到这了，希望介绍关于卷积神经网络图的4点解答对大家有用。
