深度卷积神经网络

深度卷积神经网络（deep convolutional neural network），工学-控制科学与工程-智能系统-智能系统-问题求解-神经网络-深度神经网络，前馈深度神经网络的其中一种。深度卷积神经网络的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。卷积神经网络源自动物视觉皮层的连接模式。在生物界，单个的皮层神经元仅响应被称为“感受野”范围内的刺激。不同神经元对应的“感受野”之间存在重叠，并布满整个视觉皮层。单个神经元响应感受野刺激的过程，与数学中的卷积操作极为类似。同时，大脑有一个深度架构。例如，视觉皮质得到了很好的研究，并显示出一系列的区域，在每一个这种区域中包含一个输入的表示和从一个到另一个的信号流(这里忽略了在一些层次并行路径上的关联)。这个特征层次的每一层表示在一个不同的抽象层上的输入，并在层次的更上层有着更多的抽象特征，它们根据低层特征定义。