卷积神经网络：结构、改进、应用及参数设置探讨
该思维导图概述了卷积神经网络（CNN）的研究现状。从人工神经网络的发展历史出发，介绍了CNN的基本结构（卷积层、池化层、全连接层），并与传统模式识别算法进行了比较。 随后，综述了NIN、STN和反卷积等改进算法，以及监督学习和无监督学习等训练方法和常用开源工具。最后，列举了CNN在图像分类、人脸识别、音频检索和心电图分析等领域的应用，并讨论了参数设置对性能的影响。 文章强调了CNN的局部连接、权值共享等优势。
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# 卷积神经网络
## 1. 引言
### 1.1 人工神经网络发展历程
- MP模型
- 单层感知器模型
- 反向传播网络 BP网络
### 1.2 深度学习的重要性
- 特征提取优势
- 解决传统AI难题
## 2. CNN概述
### 2.1 神经元模型和多层感知器 MLP
- 输入、权重、偏置、输出关系
- 激活函数选择
### 2.2 CNN基本结构
#### 2.2.1 卷积层
- 特征提取
- 局部连接
- 权值共享
#### 2.2.2 池化层
- 特征维度降低
- 最大池化
- 均值池化
#### 2.2.3 全连接层
- 整合局部特征
#### 2.2.4 输出层
- 分类任务
- Softmax逻辑回归
### 2.3 与传统模式识别算法比较
- 参数数量
- 网络复杂度
- 空间不变性
- 鲁棒性
## 3. CNN改进算法
### 3.1 网中网 NIN 结构
- 微型神经网络
- 全局平均池化层
### 3.2 空间变换网络 STNs
- 自适应空间变换
- 平移、缩放、旋转不变性
### 3.3 反卷积网络
- 特征重构
- 可视化学习到的特征
## 4. 训练方法与开源工具
### 4.1 训练方法
#### 4.1.1 有监督学习
- BP算法
#### 4.1.2 无监督学习
- 稀疏滤波
### 4.2 开源工具
- Caffe
- Torch
- Theano
## 5. 实际应用
### 5.1 图像分类
- AlexNet
- GoogleNet
- VGGNet
### 5.2 人脸识别
- DeepFace 技术
### 5.3 音频检索
- 语音识别模型
### 5.4 心电图 ECG 分析
- ECG_CNN模型
- LCN模型
## 6. CNN的优势
- 局部连接
- 权值共享
- 池化操作
- 多层结构
## 7. 参数设置探讨
### 7.1 ECG实验分析
- 卷积核大小
- 池化核大小
- 特征面数量对性能的影响
### 7.2 脉搏波实验分析
- 不同深度 CNN模型性能比较
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