深度学习-卷积

liqing 2020-06-02

1.简述人工智能、机器学习和深度学习三者的联系与区别。

深度学习-卷积

2. 全连接神经网络与卷积神经网络的联系与区别。

全连接神经网络和卷积神经网络中的每一个节点就是一个神经元。

在全连接神经网络中，每相邻两层之间的节点都有边相连，于是会将每一层的全连接层中的节点组织成一列，这样方便显示连接结构。而对于卷积神经网络，相邻两层之间只有部分节点相连，为了展示每一层神经元的维度，一般会将每一层卷积层的节点组织成一个三维矩阵。

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()

深度学习-卷积

4.理解卷积如何提取图像特征。

读取一个图像；

以下矩阵为卷积核进行卷积操作；

显示卷积之后的图像，观察提取到什么特征。

10-1
10-1
10-1
111
000
-1-1-1
-1-1-1
-18-1
-1-1-1

卷积API

scipy.signal.convolve2d

tf.keras.layers.Conv2D

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from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy.signal import convolve2d
 
I = Image.open(r‘C:\Users\lucas-lyw\Desktop\timg.jpg‘)
L = I.convert(‘L‘)
 
pig = np.array(I)
pigg = np.array(L)
 
k1 = np.array([[1, 0, -1], [1, 0, -1], [1, 0, -1]])
k2 = np.array([[1, 1, 1], [0, 0, 0], [-1, -1, -1]])
k3 = np.array([[-1, -1, -1], [-1, 8, -1], [-1, -1, -1]])
 
pig1 = convolve2d(pigg, k1, boundary=‘symm‘, mode=‘same‘)
pig2 = convolve2d(pigg, k2, boundary=‘symm‘, mode=‘same‘)
pig3 = convolve2d(pigg, k3, boundary=‘symm‘, mode=‘same‘)
plt.matshow(pig1)
plt.matshow(pig2)
plt.matshow(pig3)

深度学习-卷积

深度学习-卷积

深度学习-卷积

5. 安装Tensorflow,keras

liqing

liqing

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