标签：pre its conv2 卷积神经网络 admin api bsp tensor ase
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。
| 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
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
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原文地址：https://www.cnblogs.com/lywkkk/p/13023573.html
