卷积在神经网络中的作用范文篇1

关键词：深度学习；机器学习；卷积神经网络

1概述

深度学习（DeepLearning）是人工智能、图像建模、模式识别、神经网络、最优化理论和信号处理等领域的交叉学科，主要构建和模拟人脑进行分析学习，它属于机器学习的新兴领域。

2大数据与深度学习

目前，光学检测、互联网、用户数据、互联网、金融公司等许多领域都出现了海量数据，采用BP算法对于训练神经网络出现了梯度越来越稀疏、收敛到局部最小值只能用有标签的数据来训练等缺点。Hinton于2006年提出了深度学习的概念，Lecun等人提出了卷积神经网络，卷积神经网络利用空间关系减少参数数目以提高训练性能。

CPU和GPU计算能力大幅提升，为深度学习提供了硬件平台和技术手段，在海量大数据处理技术上解决了早期神经网络训练不足出现的过拟合、泛化能力差等问题。

大数据和深度学习必将互相支撑，推动科技发展。

3深度学习模型

深度学习模型实际上是一个包含多个隐藏层的神经网络，目前主要有卷积神经网络，深深度置信神经网络，循环神经网络。

1）卷积神经网络

在机器学习领域，卷积神经网络属于前馈神经网络的一种，神经元不再是全连接的模式，而是应用了局部感受区域的策略。然而传统的神经网络使用神经元间全连接的网络结构来处理图像任务，因此，出现了很多缺陷，导致模型⑹急剧增加，及其容易过拟合。

在卷积神经网络中，网络中的神经元只与前一层的部分神经元连接，利用图像数据的空间结构，邻近像素间具有更强的相关性，单个神经元仅对局部信息进行响应，相邻神经元感受区域存在重叠，因此，综合所有神经元可以得到全局信息的感知。

另外，一个卷积层中的所有神经元均由同一个卷积核对不同区域数据响应而得到，即共享同一个卷积核，使得卷积层训练参数的数量急剧减少，提高了网络的泛化能力。

一般在卷积层后面会进行降采样操作，对卷积层提取的特征进行聚合统计。降采样区域一般不存在重叠现象。降采样简化了卷积层的输出信息，进一步减少了训练参数的数量，增强了网络的泛化能力。

卷积神经网络实现了局部特征的自动提取，使得特征提取与模式分类同步进行，适用于处理高分辨率的图像数据。目前，卷积神经网络在图像分类、自然语言处理等领域得到广泛应用。

2）深度置信网络

深度置信网络是一种生成模型，网络中有若干隐藏层，同一隐藏层内的神经元没有连接，隐藏层间的神经元全连接。神经网络经过“反向运行”得到输入数据。

深度置信网络可以用做生成模型，通过前期的逐层无监督学习，神经网络可以较好的对输入数据进行描述，然后把训练好的神经网络看作深度神经网络，最后得到分类任务的深度神经网络。

深度置信网络可以用于图像识别、图像生成等领域，深度置信网络可以进行无监督或半监督的学习，利用无标记数据进行预训练，提高神经网络性能。但近几年由于卷积神经网络的飞速发展，深度置信网络已经很少被提及。

3）循环神经网络

循环神经网络是一种专门用于处理时序数据的神经网络，它与典型的前馈型神经网络最大区别在于网络中存在环形结构，隐藏层内部的神经元是互相连接的，可以存储网络的内部状态，其中包含序列输入的历史信息，实现了对时序动态行为的描述。这里的时序并非仅仅指代时间概念上的顺序，也可以理解为序列化数据间的相对位置。如语音中的发音顺序，某个英语单词的拼写顺序等。序列化输入的任务都可以用循环神经网络来处理。如语音、视频、文本等。对于序列化数据，每次处理时输入为序列中的一个元素，比如单个字符、单词、音节，期望输出为该输入在序列数据中的后续元素。循环神经网络可以处理任意长度的序列化数据。

循环神经网络可以用于机器翻译、连写字识别、语音识别等。循环神经网络和卷积网络结合，将卷积神经网络用于检测并识别图像中的物体，循环神经网络用于识别出物体的名称为输入，生成合理的语句，从而实现对图像内容的描述。

4深度学习应用

1）语音识别

语音识别技术主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。其应用领域主要有语音输入系统、语音控制系统和智能对话查询系统，语音识别极大地推动了人工智能的快速发展。1952年Davis等人研究了世界上第一个能识别10个英文数字发音的实验系统。大规模的语音识别研究是在20世纪70年代以后，在小词汇量、孤立词的识别方面取得了实质性的进展。2012年，微软研究院使用深度神经网络应用在语音识别上将识别错误率降低了20%，取得了突破性的进展。2015年11月17日，浪潮集团联合全球可编程芯片巨头Altera，以及中国最大的智能语音技术提供商科大讯飞，共同了一套DNN语音识别方案。

2）图像分析

图像是深度学习最早尝试的应用领域。1989年，LeCun和他的同事们就发表了卷积神经网络的工作。2012年10月，Hinton和他的两个学生用更深的CNN在ImageNet挑战上获得了第一名，使图像识别向前跃进了一大步。

自2012年以来，深度学习应用于图像识别使得准确率大大上升，避免了消耗人工特征抽取的时间，极大地提升了效率，目前逐渐成为主流的图像识别与检测方法。

卷积在神经网络中的作用范文篇2

2023年，在省局党组的坚强领导下，在处室领导的正确带领下，紧紧围绕省局党组高质量发展战略目标，按照省局专卖管理工作部署和专卖处的工作安排，我认真履行职责，严以律己，立足本职，努力工作，积极协助处室领导开展打假打私等各项工作，在同志们的大力支持和配合下，圆满完成全省打掉符合国家局标准的网络案件工作任务。成绩的取得离不开省局党组正确的方向指引，离不开处室领导的正确决策，更离不开大家的关心和支持。现就2023年所做的主要工作总结及下年度计划汇报如下：

一、加强理论学习、不断提升工作能力

为了适应新形势、新任务下不断发展的专卖管理工作的需要，进一步提高驾驭工作的能力和水平，我始终把学习放在重要位置，努力提高自身综合素质，拓宽思路，提高修养，完善自我。不断加强政治理论学习，积极参加省局机关、支部、党小组的学习，认真学习领会党的十九大及十九届二中、三中、四中、五中全会精神和习近平新时代中国特色社会主义思想，学习党章、增强党性、坚定信念，不断提高政治理论水平，始终在政治上和党中央保持高度一致。学习国家局、省局领导领导重要讲话，力求准确吃透精神，明确工作要求，把握工作方向和重点，坚决落实执行省局党组的工作要求，自觉加强专业业务知识学习，认真学习相关法律、法规和党的路线、方针、政策。通过学习不断完善知识结构，提高理论层次，提高自己的专业水平和驾驭专卖工作、服务指导基层工作的能力。

二、尽职尽责工作，推动卷烟打假打私工作深入开展

（一）加强对卷烟打网络工作的监督指导。为了保证实现省局提出的卷烟打假打私打网络工作目标任务。在处长的正确带领下，加强对全省卷烟打假打网络工作的督促指导，有力地推动了全省卷烟打假打私打网络工作的扎实开展，取得了明显成效。一是对涉烟网络案做到及时了解，掌握案件情况、做到心中有数，高度关注各市局的网络案件查办情况，通过报表和深入实地等形式多种渠道及时掌握全省情况，加强案件督查，指导案件查办。我亲自带领打网办人员赴打假打私一线对基层查办的案件进行督办，推动打网络工作扎实开展。二是协调公安、烟草联合开展全省卷烟打假打私专项行动，对各市局办案中遇到的难题，积极协调解决，特别是对重点案件，紧抓不放，一督到底。三是积极协调省法院、省检察院、省公厅、省交通厅、省邮管局、太原海关等相关部门建立完善打假打私协作机制，使得机制建设进一步闭环提升。

（二）加强对卷烟打假工作的总结研究。参与了对全省案件查处情况的收集、统计、汇总和分析上报工作，与打网办同志一起对各市局上报的报表进行认真审核，核对分析，按时汇总上报，确保给领导决策提供准确、真实、无误的数据支撑。通过认真分析，研究全省卷烟打假打私情况，把握我省卷烟打假工作的特点和规律，及时发现打假工作中存在的问题和不足，提出解决问题的办法和措施，有效推动了卷烟打假工作深入开展。

（三）其他工作完成情况。参与了全省专卖工作会议，参与修订《烟草专卖局专卖经费管理办法》，针对我省举报费偏低、办案人员费用不足等基层反映强烈的难点问题进行了深入细致的研究论证，加大了奖励激励力度，为打假打私提供了必要的经费保障。