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| 本文作者： 李尊 | 2016-08-23 18:39 |
本文聯合編譯：Blake、高斐
雷鋒網注：卷積神經網絡（Convolutional Neural Network）是一種前饋神經網絡，它的人工神經元可以響應一部分覆蓋范圍內的周圍單元，對于大型圖像處理有出色表現。
Yann LeCun出生在法國，曾在多倫多大學跟隨深度學習鼻祖Geoffrey Hinton進行博士后研究。早在20世紀80年代末，Yann LeCun就作為貝爾實驗室的研究員提出了卷積網絡技術，并展示如何使用它來大幅度提高手寫識別能力。上世紀末本世紀初，當神經網絡失寵時Yann LeCun是少數幾名一直堅持的科學家之一。他于2003年成為紐約大學教授，并從此引領了深度學習的發展，目前任職于Facebook FAIR實驗室。本文是Yann LeCun對于卷積神經網絡（Convolutional Neural Network）的演講介紹PPT。
Yann LeCun （信息學與計算機科學）(2015-2016)
首個卷積神經網絡模型(多倫多大學)(LeCun 88,89)
共320個運用反向傳播算法訓練的實例
帶有步幅的卷積（子樣本）
緊密相連的池化過程
在貝爾實驗室建立的首個“真實”卷積神經網絡模型(LeCun et al 89)
運用反向傳播算法進行訓練
USPS 編碼數字：7300次訓練，2000次測試
帶有步幅的卷積
緊密相連的池化過程
卷積神經網絡（vintage 1990）
濾波-雙曲正切——池化——濾波-雙曲正切——池化
多重卷積網絡
卷積神經網絡的卷積運算過程大致如下：
輸入圖像通過三個可訓練的濾波器組進行非線性卷積，卷積后在每一層產生特征映射圖，然后特征映射圖中每組的四個像素在進行求和、加權值、加偏置，在此過程中這些像素在池化層被池化，最終得到輸出值。
卷積神經網絡的整體結構：
歸一化——濾波器組——非線性計算——池化
歸一化：圖像白化處理的變形（可選擇性）
減法運算：平均去除，高通濾波器進行濾波處理
除法運算：局部對比規范化，方差歸一化
濾波器組：維度拓展，映射
非線性：稀疏化，飽和，側抑制
精餾，成分明智收縮，雙曲正切等
池化: 空間或特征類型的聚合
最大化，Lp范數，對數概率
LeNet5
卷積神經網絡簡化模型
MNIST (LeCun 1998)
階段1：濾波器組——擠壓——最大池化
階段2：濾波器組——擠壓——最大池化
階段3：標準2層 MLP
多特征識別(Matan et al 1992)
每一層都是一個卷積層
單一特征識別器 ——SDNN
滑動窗口卷積神經網絡+加權有限狀態機
卷積神經網絡的應用范圍
信號以（多維度）數組的形式出現
具有很強局部關聯性的信號
特征能夠在任何位置出現的信號
目標物不因翻譯或扭曲而變化的信號
一維卷積神經網絡：時序信號，文本
文本分類
音樂體裁分類
用于語音識別的聲學模型
時間序列預測
二維卷積神經網絡：圖像，時間-頻率表征（語音與音頻）
物體檢測，定位，識別
三維卷積神經網絡：視頻，立體圖像，層析成像
視頻識別/理解
生物醫學圖像分析
高光譜圖像分析
人臉檢測(Vaillant et al.93, 94)
應用于大圖像檢測的卷積神經網絡
多尺度熱量圖
對候選圖像的非最大抑制
對256X256圖像進行6秒稀疏
人臉檢測的藝術結果狀態
卷積神經網絡在生物圖像切割方面的應用
生物圖像切割(Ning et al. IEEE-TIP 2005)
運用卷積神經網絡在大背景下進行像素標記
卷積神經網絡擁有一個像素窗口，標記中央像素
運用一個有條件的隨機域進行清除
3D版連接體(Jain et al.2007)
場景解析/標記
場景解析/標記：多尺度卷積神經網絡結構
每一個輸出值對應一個大的輸入背景
46X46全像素窗口；92X92 1/2像素窗口；182X182 1/4像素窗口
[7X7卷積運算]->[2X2池化] ->[7X7卷積運算] ->[2X2池化] ->[7X7卷積運算] ->
監督式訓練全標記圖像
方法：通過超級像素區域選出主要部分
輸入圖像——超像素邊界參數——超像素邊界——通過超像素進行主要部分投票處理——類別與區域邊界對齊
多尺度卷積網絡——卷積網絡特征（每個像素中d=768）卷積分類——“soft”分類得分
場景分析/標記
無前期處理
逐幀進行
在Vittex-6 FPGA硬件上以50ms一幀運行卷積網絡
但是在以太網上傳輸特征限制了系統的表現
針對遠程自適應機器人視覺的卷積網絡（DARPA LAGR項目2005-2008）
輸入圖像
標記
分類輸出
非常深的卷積網絡架構
小內核，較少二次抽樣（小部分二次抽樣）
VGG
GoogleNet
Resnet
使用卷積網絡進行對象檢測和定位
分類+定位：多重移動窗口
將帶多重滑動窗口的卷積網絡應用到圖像上
重要提示：將卷積網絡應用到一張圖片上非常便宜
只要計算整個圖像的卷積并把全連接層復制
分類+定位：滑動窗口+限定框回歸
將帶多重滑動窗口的卷積網絡應用到圖像上
對每個窗口，預測一個類別和限定框參數
即便目標不是完全包含在瀏覽窗口中，卷積網絡也能猜測它認為這個目標是什么。
Deep Face
Taigman等 CVPR 2014
隊列
卷積網絡
度量學習
Facebook開發的自動標記方法
每天8億張圖片
使用卷積網絡進行姿勢預估和屬性恢復
深度屬性模型的姿勢對齊網絡
Zhang等 CVPR 2014 （Facebook AI Research）
人物檢測和姿勢預估
Tompson，Goroshin，Jain，Lecun，Bregler等 arxiv（2014）
監督卷積網絡畫圖
使用卷積網絡來畫圖
Dosovitskyi等 arxiv （1411:5928）
監督卷積網絡畫圖
生成椅子
特征空間對椅子進行計算
全局（端對端）學習：能量模型
輸入——卷積網絡（或其他深度架構）——能量模塊（潛在變量、輸出）——能量
使得系統中每個模塊都能進行訓練。
所有模塊都是同時訓練的，這樣就能優化全局的損失函數。
包括特征提取器，識別器，以及前后處理程序（圖像模型）。
問題：反向傳播在圖像模型中傾斜
深度卷積網絡（還有其他深度神經網絡）
訓練樣本：（Xi，Yi）k=1 到 k
對象函數（邊緣型損失= ReLU）
題圖來自newscientist.com
PS : 本文由雷鋒網編譯，未經許可拒絕轉載！
via Yann Lecun
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