cnn算法

㈠ 写出Cn0＋Cn1＋Cn2＋...＋Cnn的累加过程谢谢

C(n，0)+C(n，1)+C(n，2)+...+C(n，n)=(1+1)ⁿ=2ⁿ二项式定理的简单应用。

二项式定理最初用于开高次方。在中国，成书于1世纪的《九章算术》提出了世界上最早的多位正整数开平方、开立方的一般程序。

11世纪中叶，贾宪在其《释锁算书》中给出了“开方作法本原图”（如图1），满足了三次以上开方的需要。此图即为直到六次幂的二项式系数表，但是，贾宪并未给出二项式系数的一般公式，因而未能建立一般正整数次幂的二项式定理。

在阿拉伯，10世纪，阿尔 ·卡拉吉已经知道二项式系数表的构造方法：每一列中的任一数等于上一列中同一行的数加上该数上面一数。11~12世纪奥马海牙姆将印度人的开平方、开立方运算推广到任意高次，因而研究了高次二项展开式。

13世纪纳绥尔丁在其《算板与沙盘算法集成》中给出了高次开方的近似公式，并用到了二项式系数表。15世纪，阿尔 ·卡西在其《算术之钥》中介绍了任意高次开方法。

并给出了直到九次幂的二项式系数表，还给出了二项式系数表的两术书中给出了一张二项式系数表，其形状与贾宪三角一样。16世纪，许多数学家的书中都载有二项式系数表。

㈡ 常见深度学习算法有哪些

CNN RNN transformer GAN
这几个是基础
CNN变种很多
RNN一样 比如LSTM就是
transformer在BERT里用了
GAN是一个全新的

㈢ 请问caffe和CNN的关系是什么

Caffe，全称Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding，是一个计算CNN相关算法的框架
我网络的 那么关系就很明了了 一个是主体 一个是说明

㈣ CNNs卷积神经网络算法最后输出的是什么，一维向量和原始输入图像有什么关系呢

看你的目的是什么了，一般传统分类的输出是图片的种类，也就是你说的一维向量，前提是你输入图像是也是一维的label。 如果你输入的是一个矩阵的label，也可以通过调整网络的kernel达到输出一个矩阵的labels。

㈤ 卷积神经网络算法是什么

一维构筑、二维构筑、全卷积构筑。

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

卷积神经网络具有表征学习（representation learning）能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类（shift-invariant classification），因此也被称为“平移不变人工神经网络（Shift-Invariant Artificial Neural Networks, SIANN）”。

卷积神经网络的连接性：

卷积神经网络中卷积层间的连接被称为稀疏连接（sparse connection），即相比于前馈神经网络中的全连接，卷积层中的神经元仅与其相邻层的部分，而非全部神经元相连。具体地，卷积神经网络第l层特征图中的任意一个像素（神经元）都仅是l-1层中卷积核所定义的感受野内的像素的线性组合。

卷积神经网络的稀疏连接具有正则化的效果，提高了网络结构的稳定性和泛化能力，避免过度拟合，同时，稀疏连接减少了权重参数的总量，有利于神经网络的快速学习，和在计算时减少内存开销。

卷积神经网络中特征图同一通道内的所有像素共享一组卷积核权重系数，该性质被称为权重共享（weight sharing）。权重共享将卷积神经网络和其它包含局部连接结构的神经网络相区分，后者虽然使用了稀疏连接，但不同连接的权重是不同的。权重共享和稀疏连接一样，减少了卷积神经网络的参数总量，并具有正则化的效果。

在全连接网络视角下，卷积神经网络的稀疏连接和权重共享可以被视为两个无限强的先验（pirior），即一个隐含层神经元在其感受野之外的所有权重系数恒为0（但感受野可以在空间移动）；且在一个通道内，所有神经元的权重系数相同。

㈥ 如何理解CNN神经网络里的反向传播backpropagation，bp算法

见附件，一个基本的用java编写的BP网络代码。BP（BackPropagation）神经网络是86年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hiddenlayer)和输出层(outputlayer)。

㈦ 深度学习和cnn有什么区别

应该说，CNN（convolutional neural network）只是深度学习中的一种算法，并且由于Lenet_5等模型的原因目前应用较为广泛。其实，除了CNN之外，深度学习中还有其他的网络算法，比如Hinton的DBNs，对于语音和自然语言处理还是不错的，CNN目前主要应用于图像识别和图像分类

㈧ 为什么说Transformer的注意力机制是相对廉价的注意力机制相对更对于RNN系列及CNN系列算法有何优势

基于注意力机制的构造与基于RNN的不同,基于RNN的是在时间步上串联(在每个time step只能输入一个token),而基于注意力机制的是类似于桶状结构(一起将数据输入到模型中去)

㈨ CNN算法的神经元指的是什么

CNN是指卷积神经网络吗？
神经元就是指一个带权重W和偏置B，以及激活方程f的一个单元 输入I和输出O的关系是 O = f(WI+B)