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的特点的问题，于是小编就整理了3个相关介绍卷积神经网络的特点的解答，让我们一起看看吧。
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。
深度神经网络包括卷积神经网络吗？
是的，深度神经网络包括卷积神经网络。卷积神经网络是一种特殊类型的深度神经网络，它通过使用卷积层、池化层和全连接层等组件来有效地提取和学习数据的特征。卷积神经网络在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域取得了显著的成功，成为深度学习领域中的重要技术之一。因此，卷积神经网络是深度神经网络中的一种重要形式。
CNN（卷积神经网络）相比较普通的神经网络，是不是只有“降低计算量”这一个优势？
从大脑解剖的角度看，普通神经网络的全联接方式，是不可能存在的。但CNN卷积神经网络的基本逻辑，也是全连接方式。全连接方式的神经网络，连接关系不含有后天的信息。每一个状态，都要通过所有连接关系的权重来区别，相当于穷举法，其工作量不可能不大。
大脑的神经元是有限的，处理信息不可能***用穷举法。人脑的神经和苍蝇的神经，虽然在数量上相差很大。但处理信息的原理应该相似。神经网络的连接关系，是由后天遇到的信息，塑造而成。具体的讲：就是由神经干细胞的伪足，分别连接到那些冲动的神经元上而形成的。这个过程就是记忆，它不可能连接那些静止的细胞。所以，这样的神经网络，不可能是全连接形式。只要通过大脑的切片，就可以看清楚。神经树突与神经元的数量之比，远远达不到全连接方式那么多。
可以肯定的说，大脑处理信息的方法。绝不是目前深度神经网络的方式。也就是说，不是***用位图的排列方式，而是用矢量图的组合方式，来处理信息。矢量图的方法，可以解决特征的自动抽象问题。图像分割的难题。以及图像分类的范化……。实际上，人眼的视网膜，已经把图像的各个参数分解成：轮廓，亮度，对比度，颜色。以便在不同的目的下，对不同的参数，进行分类抽象***集。这又涉及到意识问题。不参考生理机制的人工智能，没法解决意识问题。也就是不能进入强人工智能。
欢迎不同见解者吐槽，理越辩越明。
首先纠正一个问题，CNN并没有降低计算量，因为CNN通常处理的都是图像数据，因此，需要的计算量反而相当的大，需要专业的显卡支持其计算。
既然问出这个问题，我猜你应该是对CNN的共享权重没有理解透彻，你以为cnn共享权重相对于普通网络降低了计算量，当然不能说没降低，但是其目的可不是为了降低计算量。简单的问题***用全连接的方式是可以的，但牵扯到图像，动则上千万像素这个量级的问题，全连接明显是不可能的。
那为何CNN会共享权重呢？
这与我们大脑的对图像处理的机制有关，我们大脑处理图像绝不是DNN（深度神经网络）的一个点一个点处理的方式。举个例子，下面这张图，我们第一眼看到并开始分析的决对不会是像素点（你非要说你就是看像素点我就没办法了），而是对图做了分类如颜色角度整张图偏暖色，头发偏黑色；从生物角度讲里面还有个人，在从人的细节是一个年轻的瘦瘦的***的长发的戴帽子的大眼睛的高鼻梁的露肩外国女人；在从底层一点分析，有镜子的反射轮廓，帽子轮廓，人的轮廓等等。
这说明啥，这说明我们在第一眼看到这幅图像时，我们的右脑已经自动将整幅图分解成各个类别的***。如人类的特征***、帽子特征***、环境特征***。看到大眼睛、紧致皮肤、俊俏面庞、长发我们会连想到“美女”，没有人会把这些特征和其他特征联系在一起，因此这些***是共享的。
Cnn正是从我们大脑的运行方式学来的方法，权重共享只是模拟大脑的一种方法，并不是为了减小计算量，并且牵扯图像的，计算量都非常大。
到此，以上就是小编对于卷积神经网络的特点的问题就介绍到这了，希望介绍关于卷积神经网络的特点的3点解答对大家有用。
