14 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。

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()

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。

卷积API

scipy.signal.convolve2d

tf.keras.layers.Conv2D

import PIL as Image
import matplotlib.image as img
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

I = Image.open(r"C:\Users\AdministErator\Desktop\timg.jpg")
I = img.open(r‘C:\Users\Administrator\Desktop\timg.jpg‘)
L=I.convert(‘L‘)

pig = np.array(I)
pigg = np.array(L)

from scipy.signal import convolve2d
k1=np.array([[1,0,-1],[1,0,-1],[1,0,-1]])
k2=np.array([[1,0,-1],[1,0,-1],[1,0,-1]])
k3=np.array([[1,0,-1],[1,0,-1],[1,0,-1]])

pig1 =convolve2d(pigg,k1,boundary=‘symm‘,mote=‘same‘)
pig2 =convolve2d(pigg,k2,boundary=‘symm‘,mote=‘same‘)
pig3 =convolve2d(pigg,k3,boundary=‘symm‘,mote=‘same‘)
plt.matshow(pig1)
plt.matshow(pig2)
plt.matshow(pig3)

5. 安装Tensorflow,keras