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用局部连接而不是全连接，同时权值共享。

局部连接的概念参考局部感受域，即某个视神经元仅考虑某一个小区域的视觉输入，因此相比普通神经网络的全连接层（下一层的某一个神经元需要与前一层的所有节点连接），卷积网络的某一个卷积层的所有节点只负责前层输入的某一个区域（比如某个3*3的方块）。这样一来需要训练的权值数相比全连接而言会大大减少，进而减小对样本空间大小的需求。

权值共享的概念就是，某一隐藏层的所有神经元共用一组权值。

这两个概念对应卷积层的话，恰好就是某个固定的卷积核。卷积核在图像上滑动时每处在一个位置分别对应一个“局部连接”的神经元，同时因为“权值共享”的缘故，这些神经元的参数一致，正好对应同一个卷积核。

顺便补充下，不同卷积核对应不同的特征，比如不同方向的边（edge）就会分别对应不同的卷积核。

激活函数f(x)用ReLU的话避免了x过大梯度趋于0（比如用sigmoid）而影响训练的权值的情况（即Gradient Vanishing）。同时结果会更稀疏一些。

池化之后（例如保留邻域内最大或采纳平均以舍弃一些信息）一定程度也压制了过拟合的情况。

综述

总体来说就是重复卷积-relu 来提取特征，进行池化之后再作更深层的特征提取，实质上深层卷积网络的主要作用在于特征提取。 最后一层直接用softmax来分类（获得一个介于0~1的值表达输入属于这一类别的概率）。

深度神经网络算法用什么软件处理

微软说明，这种新型语音识别软件采用了名为“深度神经网络”的技术，使得该软件处理人类语音的过程与人脑相似。对此微软必应（Bing）搜索业务部门主管斯特凡·维茨（Stefan Weitz）在本周一表示：“我们试图复制人脑聆听和处理人类语音的方式。”

微软还表示，与原有WP手机语音识别技术相比，新型技术的语音识别准确性提高了15%，且创建相应文本及搜索关键词的速度也更快。如此一来，必应返回相应搜索结果所用时间比以前快了两倍。

微软语音处理技术部门高级项目经理迈克尔·特加尔夫（Michael Tjalve）也表示：“通过我们最新的语音识别器，你不但得到的结果更好，而且速度更快。”

微软已面向美国市场的Windows Phone手机用户发布了这项技术。用户通过这项新技术，将更容易使用语音命令来创建短信、进行网络搜索等活动。

如何训练深度神经网络

deeplearinig就是神经网络的一类，就是解决的训练问题的深层神经网络，所以你这问题“深度学习会代替神经网络‘就不对，BP么，BP有自己的优势，也是很成熟的算法，做手写识别等等效果已经商用化了，不会被轻易替代。deeplearning远比BP要复杂，用来解决的问题也不是一个层面，所以也没有替代的必要。Deeplearning所涉及的问题大多数BP都没法解决的。

度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构，通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出，基于深信度网（DBN）提出非监督贪心逐层训练算法，为解决深层结构相关的优化难题带来希望，随后提出多层自动编码器深层结构。深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。

系统地论述了神经网络的基本原理、方法、技术和应用，主要内容包括：神经信息处理的基本原理、感知器、反向传播网络、自组织网络、递归网络、径向基函数网络、核函数方法、神经网络集成、模糊神经网络、概率神经网络、脉冲耦合神经网络、神经场理论、神经元集群以及神经计算机。每章末附有习题，书末附有详细的参考文献。神经网络是通过对人脑或生物神经网络的抽象和建模，研究非程序的、适应性的、大脑风格的信息处理的本质和能力。它以脑科学和认知神经科学的研究成果为基础，拓展智能信息处理的方法，为解决复杂问题和智能控制提供有效的途径，是智能科学和计算智能的重要部分。

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