Windows中能夠提取出圖片邊緣特征的網(wǎng)絡(luò)是什么

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能夠提取出圖片邊緣特征的網(wǎng)絡(luò)是卷積層；卷積運(yùn)算的目的是提取輸入的不同特征，第一層卷積層可能只能提取一些低級(jí)的特征如邊緣、線條和角等層級(jí)，更多層的網(wǎng)路能從低級(jí)特征中迭代提取更復(fù)雜的特征。

本文操作環(huán)境：Windows7系統(tǒng)、DELL G3電腦

能夠提取出圖片邊緣特征的網(wǎng)絡(luò)是什么？

能夠提取出圖片邊緣特征的網(wǎng)絡(luò)是卷積層。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中每層卷積層（Convolutional layer）由若干卷積單元組成，每個(gè)卷積單元的參數(shù)都是通過(guò)反向傳播算法最佳化得到的。卷積運(yùn)算的目的是提取輸入的不同特征，第一層卷積層可能只能提取一些低級(jí)的特征如邊緣、線條和角等層級(jí)，更多層的網(wǎng)路能從低級(jí)特征中迭代提取更復(fù)雜的特征。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network,CNN）是一種前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它的人工神經(jīng)元可以響應(yīng)一部分覆蓋范圍內(nèi)的周?chē)鷨卧?，?duì)于大型圖像處理有出色表現(xiàn)。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由一個(gè)或多個(gè)卷積層和頂端的全連通層（對(duì)應(yīng)經(jīng)典的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）組成，同時(shí)也包括關(guān)聯(lián)權(quán)重和池化層（pooling layer）。這一結(jié)構(gòu)使得卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠利用輸入數(shù)據(jù)的二維結(jié)構(gòu)。與其他深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)相比，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像和語(yǔ)音識(shí)別方面能夠給出更好的結(jié)果。這一模型也可以使用反向傳播算法進(jìn)行訓(xùn)練。相比較其他深度、前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要考量的參數(shù)更少，使之成為一種頗具吸引力的深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。

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