14.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。

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

5. 安装Tensorflow,keras

答：

1.人工智能、深度学习、机器学习的联系与区别如下：

2.卷积神经网络与全神经网络

　　联系：卷积神经网络也是通过一层一层的节点组织起来的。和全连接神经网络一样，卷积神经网络中的每一个节点就是一个神经元。

　　区别：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.手工演算结果：、

 4.代码如下：

 结果如下：

14.卷积

原文：https://www.cnblogs.com/INacl/p/13027424.html