深度神经网络的可解释性,深度神经网络简单介绍

卷积神经网络通俗理解

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卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetworks），是深度学习（deeplearning）的代表算法之一。

卷积神经网络具有表征学习（representationlearning）能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类（shift-invariantclassification），因此也被称为“平移不变人工神经网络。

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

计算机视觉中，深层网络的概念是什么，求通俗易懂的回答 20

在深度学习中的各类神经网络都是基于同样的基本原理，就是模拟人的神经细胞之间的联络方式AI发猫。以人脸识别应用为例，深度学习理论中不再给出具体的通过人脸识别人类身份的算法，而是构造一套神经网络。

通过大量的已标定数据对神经网络进行训练，该神经网络能够总结出一套如何通过人脸来识别人类身份的模型。

通俗的说法就是类似训练婴儿识别人脸，家长并不会教给婴儿通过哪些要素去识别人脸，但是通过长时间的接触，让婴儿大量的接触人脸并获得相应激励（婴儿对妈妈哭可以喝到奶，对爸爸哭可以被抱起来）婴儿的大脑就能总结出一套通过人脸识别人类身份的方法（模型）。

如果妈妈的同事来看望婴儿了，婴儿就能记住该同事的人脸，下次如果在街上再次遇到该同事，婴儿就能认出该同事的身份了。

而你说的深层网络，其实是神经网络的一种，人们在基本的神经网络上进一步拓展该理论，就出现深层神经网络、循环神经网络、卷积神经网络等等类型的神经网络。

如何更好的理解分析深度卷积神经网络

作者：杨延生链接：来源：知乎著作权归作者所有，转载请联系作者获得授权。"深度学习"是为了让层数较多的多层神经网络可以训练，能够work而演化出来的一系列的新的结构和新的方法。

新的网络结构中最著名的就是CNN，它解决了传统较深的网络参数太多，很难训练的问题，使用了逗局部感受野地和逗权植共享地的概念，大大减少了网络参数的数量。

关键是这种结构确实很符合视觉类任务在人脑上的工作原理。新的结构还包括了：LSTM，ResNet等。

新的方法就多了：新的激活函数：ReLU，新的权重初始化方法（逐层初始化，XAVIER等），新的损失函数，新的防止过拟合方法（Dropout,BN等）。

这些方面主要都是为了解决传统的多层神经网络的一些不足：梯度消失，过拟合等。

----------------------下面是原答案------------------------从广义上说深度学习的网络结构也是多层神经网络的一种。

传统意义上的多层神经网络是只有输入层、隐藏层、输出层。其中隐藏层的层数根据需要而定，没有明确的理论推导来说明到底多少层合适。

而深度学习