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ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: var(--articleFontsize);letter-spacing: 0.578px;">CNNs工作原理ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: var(--articleFontsize);letter-spacing: 0.578px;">ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: var(--articleFontsize);letter-spacing: 0.578px;">
ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;letter-spacing: 0.544px;">一、ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;letter-spacing: 0.034em;">CNN工作原理
CNN（ConvolutionalNeural Network）：卷积神经网络通过卷积和池化操作有效地处理高维图像数据，降低计算复杂度，并提取关键特征进行识别和分类。
LeNet-5被誉为卷积神经网络的“Hello Word”，是图灵奖获得者Yann LeCun（杨立昆）在1998年提出的CNN算法，用来解决手写识别的问题。
CNN（卷积神经网络）
LeNet-5是一个7层的卷积神经网络，包括卷积、池化和全连接层，每层都有可训练参数。卷积层通过多个Feature Map和卷积滤波器提取图像特征，每个Feature Map包含多个神经元处理局部信息。
卷积和池化
输入层：INPUT
三个卷积层：C1、C3和C5
两个池化层：S2和S4
一个全连接层：F6
输出层：OUTPUT
LeNet-5网络结构
工作原理：LeNet-5通过卷积层提取图像局部特征，池化层降低数据维度，全连接层进一步提取高级特征并进行分类。
LeNet-5工作原理
INPUT层：负责接收32x32像素的输入图像，是数据的入口。
C1层：应用6个5x5的卷积核对输入图像进行特征提取，输出28x28的特征图。
C1层
S2层：对C1层的特征图进行2x2的池化操作，降低特征图尺寸并提取关键信息。
S2层
C3层：利用16个5x5的卷积核组合S2层的特征图，生成10x10的特征图，实现特征的高级组合。
C3层
S4层：对C3层的特征图进行进一步的池化操作，进一步降低特征图尺寸。
C5层：通过120个5x5的卷积核与S4层全连接，生成全局特征，输出为1x1的特征图。
F6层：作为全连接层，将C5层的特征映射到84维空间，通过sigmoid激活函数进行非线性变换。
F6层
Output层：通过全连接和径向基函数（RBF）的方式，输出最终的10个分类结果，代表数字0-9。
LeNet-5工作原理
二、TextCNN工作原理
TextCNN（TextConvolutionalNeural Network）：文本卷积神经网络是一种应用于文本分类的卷积神经网络模型。
TextCNN通过多个不同大小的卷积核提取句子中的关键信息，仅包含一层卷积、一层最大池化，最终通过softmax实现多分类。
TextCNN
工作原理：TextCNN通过不同大小的卷积核提取文本局部特征，经过最大池化和全连接层后，通过softmax输出分类结果。
卷积和池化
接收输入：TextCNN接收词嵌入向量作为输入，这些向量通常是通过预训练的词嵌入模型（如Word2Vec或GloVe）得到的，它们将文本中的每个单词转换为固定维度的向量。
卷积操作：模型使用多个不同大小的卷积核（或称为过滤器）对输入的词嵌入向量进行卷积操作。每个卷积核在输入向量上滑动，进行点积运算，从而提取出局部特征。这些特征可以类比为图像中的边缘或纹理，但在文本中，它们代表了由若干单词组成的滑动窗口内的信息，类似于N-gram。
特征图与激活图：卷积操作后，会生成一系列的特征图（feature maps）。每个特征图都包含了输入文本在不同位置上的局部特征信息。然后，通过激活函数（如ReLU）将特征图映射到激活图，进一步增强了模型的非线性表示能力。
最大池化：接下来，对每个激活图进行最大池化（max-pooling）操作。最大池化能够提取出每个特征图中的最显著特征，同时使得模型能够处理不同长度的输入文本。经过最大池化后，每个特征图都被转换为一个固定长度的向量。
拼接与全连接层：所有经过最大池化后的向量被拼接起来，形成一个单一的向量。这个向量作为全连接层的输入，全连接层进一步对特征进行组合和筛选，最终输出每个类别的概率。
分类与输出：在全连接层之后，通常使用softmax激活函数来输出每个类别的概率分布。这样，TextCNN就能够根据输入的文本数据，预测其所属的类别。
TextCNN工作流程
三、DPCNN工作原理
DPCNN（Deep Pyramid Convolutional Neural Network）：深度金字塔卷积神经网络是第一个word level的深层文本分类卷积神经网络，由张潼博士在2017年提出，以其出色的性能在文本分类任务中表现出色。
DPCNN利用深度金字塔结构提升word level CNN的文本分类性能，通过优化网络设计克服了单纯加深网络带来的问题，并充分发挥了CNN的并行计算优势。
DPCNN（深度金字塔卷积神经网络）
DPCNN通过结合文本区域嵌入、等长卷积块和带有Max-Pooling的Repeat结构，构建了一个高效且强大的深度卷积神经网络，用于文本分类任务。
Region Embedding层（文本区域嵌入层）：接收word embedding作为输入，通过卷积操作提取文本的局部特征，形成初始表示。
Convolution Block（等长卷积块）：由两个卷积核大小为3的卷积层构成，执行卷积操作以提取更深层次的文本特征，使用ReLU激活函数，通过pre-activation直接连接，提高信息的流通性。
Repeat结构：在等长卷积块的基础上，增加Max-Pooling层进行下采样，捕获更长距离的文本依赖关系。通过重复这种结构，构建深度金字塔网络，提取多尺度特征。
工作原理：文本经Region Embedding后，通过等长卷积块逐层提取特征，经Max-Pooling构建金字塔结构，并利用近路连接确保信息流通，最终输出特征向量用于文本分类。
卷积（等长卷积）：输入文本经过word embedding后，进入DPCNN的起始层。在等长卷积层中，使用固定大小的卷积核（如size=3）进行卷积操作。卷积操作后，通过ReLU激活函数进行非线性变换。
池化（Downsampling and Polling）：在每个等长卷积块之后，固定特征图的数量以减少计算量。使用最大池化层进行下采样，池化窗口大小为3，步长为2。池化操作使每个卷积核的维度减半，从而构建一个金字塔形状的网络结构。
近路连接（Shortcut Connect）：DPCNN借鉴了ResNet中的残差连接思想。在等长卷积块之间使用近路连接，将前一层的输出直接加到后一层的输出上。近路连接中使用的激活函数是线性的，有助于降低计算复杂度。
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