卷积神经网络有哪些

卷积神经网络（CNN）是一种前馈神经网络，专门设计用于处理网格状数据，例如图像、视频和文本。 它们广泛应用于计算机视觉、自然语言处理和语音识别等领域。
CNN 架构
CNN 的架构包含多个卷积层，每个卷积层后通常会接一个池化层和激活函数。
卷积层：应用一系列过滤器（卷积核）对输入数据进行卷积操作，提取特征。
池化层：对卷积层输出进行子采样，减少数据维度和计算量。
激活函数：引入非线性，提高网络表示能力。
CNN 的优点
局部感受野：每个卷积核只关注输入数据的局部区域，提取局部特征。
权值共享：卷积核在整个输入数据上共享权重，减少参数数量并促进特征不变性。
平移不变性：CNN 对图像的平移具有不变性，即使物体位置发生变化，也能识别物体。
层次特征提取：通过堆叠多个卷积层和池化层，CNN 可以提取数据的层次特征，从低级特征到高级特征。
常见的 CNN 架构
LeNet-5: 首个用于手写数字识别的 CNN 架构。
AlexNet: 2012 年 ImageNet 大赛冠军架构，标志着 CNN 在计算机视觉领域的巨大进步。
VGGNet: 以其深度和一系列卷积层而闻名。
ResNet: 引入了残差连接，解决了很深的 CNN 中存在的梯度消失问题。
Inception: 使用并行卷积路径来扩展感受野。
CNN 的应用
CNN 在许多领域都有广泛的应用，包括：
计算机视觉：图像分类、目标检测、图像分割
自然语言处理：文本分类、机器翻译、信息抽取
语音识别：语音识别、扬声器识别
医疗影像：医学影像分析、疾病诊断、治疗规划
工业检测：缺陷检测、质量控制