深度学习-卷积

1.简述人工智能、机器学习和深度学习三者的联系与区别。

人工智能：机器学习和深度学习都是属于一个领域的一个子集。可是人工智能是机器学习的首要范畴。机器学习是深度学习的首要范畴。

机器学习：是人工智能的子领域，也是人工智能的核心。它包括了几乎全部对世界影响最大的方法(包括深度学习)。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机能够自动学习的算法。

深度学习：属于机器学习的子类。利用深度神经网络来解决特征表达的一种学习过程

深度学习是机器学习的一个子集，机器学习是人工智能的一个子集

2. 全链接神经网络与卷积神经网络的联系与区别。

联系：

除告终构类似，卷积神经网络的输入输出以及训练的流程和全链接神经网络也基本一致，以图像分类为列，卷积神经网络的输入层就是图像的原始图像，而输出层中的每个节点表明了不一样类别的可信度。这和全链接神经网络的输入输出是一致的。

区别：

每一次feature map的输入过来必须都得是必定的大小（即与权重矩阵正好能够相乘的大小），因此网络最开始的输入图像尺寸必须固定，才能保证传送到全链接层的feature map的大小跟全链接层的权重矩阵匹配。

     卷积层就不须要固定大小了，由于它只是对局部区域进行窗口滑动

3.理解卷积计算。

以digit0为例，进行手工演算。

from sklearn.datasets import load_digits #小数据集8*8

digits = load_digits()

4.理解卷积如何提取图像特征。

读取一个图像；

如下矩阵为卷积核进行卷积操做；

显示卷积以后的图像，观察提取到什么特征。

1	0	-1
1	0	-1
1	0	-1

 

1	1	1
0	0	0
-1	-1	-1

 

-1	-1	-1
-1	8	-1
-1	-1	-1

 

卷积API

scipy.signal.convolve2d

tf.keras.layers.Conv2D

from PIL import Image
from pylab import *
from scipy.signal import convolve2d
a=np.array([[-1,0,1],[-2,0,2],[-1,0,1]])
b=np.array([[1,1,1],[0,0,0],[-1,-1,-1]])
c=np.array([[-1,-1,-1],[-1,8,-1],[-1,-1,-1]])
im = array(Image.open("raicho.jpg").convert('L'))
imshow(im)
cat0=convolve2d(im,a,boundary='symm',mode='same')
cat1=convolve2d(im,b,boundary='symm',mode='same')
cat2=convolve2d(im,c,boundary='symm',mode='same')
imshow(cat0)
imshow(cat1)
imshow(cat2)

 

 

 

5. 安装Tensorflow,keras