我将尝试通过学习鞋子来解释这种情况。
如果您使用DBN来学习这些图像，那么这将是您学习算法中会发生的不好的事情
在不同的地方会有鞋子。
所有神经元将不仅尝试学习鞋子，而且还将尝试学习鞋子在图像中的位置，因为它不会在权重中包含“局部图像补丁”的概念。
如果通过大小，平移和旋转对齐所有图像，则DBN有意义。
卷积网络的思想是有一个叫做权重共享的概念。如果我尝试扩展“体重分享”概念
首先，您查看了7x7补丁，并根据您的示例-作为第一层中3个神经元的示例，您可以说他们学习了鞋子的“前”，“后-底部”和“后-上”部分。所有鞋子的7x7补丁看起来都差不多。
通常的想法是要有多个卷积层一个接一个地学习
- 第一层的线/边，
- 第二层的弧线，角
- 较高层中的较高概念，例如鞋前，眼睛，汽车中的车轮或圆锥形三角形，作为原始图元，但仍结合了先前图层的输出。
您可以将我告诉您的这3种不同的事物视为3种不同的神经元。当图像中的某些部位穿鞋时，图像中的此类区域/神经元也会着火。
池化将保护您较高的激活率，同时对图像进行子采样并创建较低维的空间，从而使事情在计算上更加容易和可行。
因此，在最后一层，当您查看25X4x4（即400维矢量）时，如果图片中某处有鞋子，则“鞋子神经元”将处于活动状态，而非鞋子神经元将接近于零。
为了了解哪些神经元适合鞋子，哪些神经元不是鞋子，您可以将400维向量放入另一个监督分类器（这可以是多类SVM或您所说的soft-max-layer）
我可以建议您看一看福岛1980年的论文，以了解我要说的关于平移不变性和直线->弧->半圆->鞋头->鞋的想法（ http://www.cs.princeton.edu /courses/archive/spr08/cos598B/Readings/Fukushima1980.pdf ）。即使只是看纸上的图像也会给您一些想法。
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我是神经网络领域的新手，我想知道深度信念网络和卷积网络之间的区别。另外，是否存在由深层信仰和卷积神经网络相结合的深度卷积网络？
这是我到目前为止收集的。如果我错了，请纠正我。
对于图像分类问题， 深度信任网络具有许多层，每层都使用贪婪的逐层策略进行训练。例如，如果我的图像尺寸为50 x 50，并且我想要一个具有4层的深度网络，即
我的输入层将具有50 x 50 = 2500个神经元，HL1 = 1000个神经元（例如），HL2 = 100个神经元（例如），输出层= 10个神经元，以便训练输入层和HL1之间的权重（W1），使用自动编码器（2500-1000-2500）并学习尺寸为2500 x 1000的W1（这是无监督学习）。然后，我将所有图像转发到第一个隐藏层以获取一组特征，然后使用另一个自动编码器（1000-100-1000）获得下一组特征，最后使用softmax层（100-10）进行分类。 （仅学习最后一层的权重（HL2-输出是softmax层）是监督学习）。
（我可以使用RBM代替自动编码器）。
如果使用卷积神经网络解决了相同的问题，那么对于50x50的输入图像，我将仅使用7 x 7补丁开发一个网络（例如）。我的图层是
为了学习权重，我从尺寸为50 x 50的图像中提取了7 x 7色块，并通过卷积层前馈，因此我将拥有25个不同的特征图，每个尺寸为（50-7 + 1）x（50-7） +1）= 44 x 44。
然后，我说一个11x11的窗口用于汇集手，因此获得25个大小为（4 x 4）的要素图作为汇集层的输出。我使用这些特征图进行分类。
在学习权重时，我没有像深度信仰网络（无监督学习）那样使用分层策略，而是使用监督学习并同时学习所有层的权重。这是正确的还是还有其他方法可以学习权重？
我所理解的正确吗？
因此，如果我想使用DBN进行图像分类，则应将所有图像调整为特定大小（例如200x200），并在输入层中包含这么多的神经元，而对于CNN，我只能在较小的图像块上进行训练输入（例如，对于尺寸为200x200的图像，为10 x 10）并将学习到的权重卷积到整个图像上？
DBN是否提供比CNN更好的结果，还是仅依赖于数据集？
谢谢。