神经网络算法如何得出结论
作者：洛伯觉 | 发布日期：2024-09-19 15:29:30
神经网络如何识别和码性别？我们先来了解一下什么是神经网络，这个概念有两种解释，一种是生物神经网络，另一种是工神经网络。 生物神经网络一般是指生物大脑中的神经元、细胞和触点的网络。 生物神经网络依靠生物神经网络产生意识并思考和行动。 工神经网络是模仿动物神经网络的行为特征，采用分布式并行信息处理算法的数学模型。 工神经网络在工程和学术界通常称为神经网络或类神经网络。 准确识别同一物种的性别是自然界动物的基本行为，直接影响其行为决策。 大脑中的神经网络如何识别和码性别一直是脑科学研究的重要域之一。 研究员使用基于神经活动标记的方法来活码性别的神经元。 主要研究方向是杏仁核、下丘脑等皮层下结构。 它在识别和码性别的过程中发挥作用，得出结论：大脑中性别信息的神经处理是由大脑皮层下结构中的神经网络完成的。
这项研究利用先进的微荧显微镜技术记录了生物内侧前额叶皮质中的数百个神经元，这些神经元在识别男性和性信息时会产生神经信号。 研究员惊讶地，即使在处理高度复杂信息的前额皮质等神经网络中，神经元也可以码性别。 因此，这种类型的性别神经码似乎在兴奋性神经元和抑性神经元中更常见，但抑性神经元比兴奋性神经元具有更多的性别码细胞。 通过分析实验和对神经信号及其码的分析，们大脑皮层中性别的神经码存在个体差异。 他们，活码性信息的神经元会导致更多的性彼此互动，而活码男性信息的神经元会导致更多的与男性的互动。
卷积神经网络（CNN）的核心是执行卷积运算。 在实际应用中，经常使用多层网络结构，因此也称为深度卷积神经网络。 本文将从计算单个卷积开始，向您展示如何在神经网络中作卷积层。
2.1计算单个卷积
要理解神经网络中卷积层的计算过程，我们首先需要了解一个“短”卷积是如何工作的。
在学习CNN的过程中，你可能见过下面这张图（来源在这里，有很多卷积gif）：
input_shape=(5,5),kernelsize=(3,3),padding='same',stride=1,out_shape=(5,5)
在此图像中：
在此计算中：
Ps：在实际应用中，每个输出特征图也会配备一个bias，上图中没有表示。
2.2神经网络中卷积层的工作
了解了如何计算单个卷积后，我们可以在运行过程中从网络神经元的角度来看待“卷积层”。 下图展示了通过卷积层输入3次（8*8*3）图像，输出2次（8*8*2）特征图的计算过程：
卷积参数：input_shape=(8,8,3),kernelsize=(3,3),padding='same',stride=1,out_shape=(8,8,2)
在这张图中：
在这个卷积层的运算中：
首先我们关注一下输入和输出的比例都是(8*8)和input。 是3个通道。 输出是2个通道（无论你在深度学习中做什么，你必须首先看输入和输出。 对于一层和整个模型都是如此）。
接下来就要进入我们最熟悉的卷积作了，但是在此之前我们需要知道这个作发生了多少次卷积？有的朋友可能会说，卷积的一个关键特性就是‘权重共享’。 多个输出有多个卷积核，每个卷积核从到尾扫描输入特征图。 然而，这实在是错误的！
其实，说到卷积核计算的个数，应该是“有多少个输出通道就有多少组卷积核，每组卷积核的数量等于输入通道数。 ”就像我上图中画的：
至此，这个卷积层的作就全部完成了。
2.3验证“可训练参数”
终究是一句空话。 现在我将使用“可训练参数”的数量来验证卷积层是否与我的匹配。 它是怎么工作的呢？大家应该都知道，卷积层中的“可训练参数”实际上是指卷积核中的值以及要添加的偏移量。 那么如果按照上面描述的计算方法，一个卷积“有多少个参数是可训练的”。 ”在类中？我们可以知道：
由此我们可以得到：
那么按理说，可训练参数的数量将是：
让我们用kerassummary()来验证一下：
太棒了！
记住，典型的卷积层的可训练参数数量是：
>Ps：还有一个衡量层模型卷积大小和复杂度的方法称为“浮点运算”“FLOPs”（浮点运算）。 它通常只考虑Conv、FC等参数类的乘法和加法运算的次数，“纯加法”运算也会忽略（例如offset）。 卷积层运算中FLOP的计算公式为：
Ps：这里还需要明确“接收场”的概念，简单来说就是卷积神经中的某个场网络类特征图上的点，对应于可以与原始图像关联的点的数量。 我们用一张图来解释：
上图展示了一个3层的一维卷积，kernel_size=。 在图3中我们可以看到：顶层左边的像素与底层左边7个像素的值相关，这意味着它的感受野是7。 显然我们可以画出下面两个结论：
这个感受野将在接下来解释卷积分解时用到。
