关键词：
1.简述人工智能、机器学习和深度学习三者的联系与区别。
解析：人工智能是机器诠释的人类智能，是机器学习和深度学习后想实现的结果和目的，机器学习是实现人工智能的方法，深度学习是机器学习算法中的一种算法，一种实现机器学习的技术和学习方法。
2. 全连接神经网络与卷积神经网络的联系与区别。
解析：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。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。
由于卷积神经网络使用权重共享，使用较少的参数，这使得卷积神经网络网络结构一般层数比较多，这是全连接网络无法具有的特性。
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
from sklearn.datasets import load_digits #小数据集8*8 import numpy as np # digits = load_digits() # digits.data[0] from PIL import Image from pylab import * from scipy.signal import convolve2d k=np.array([[-1,0,1],[-2,0,2],[-1,0,1]]) im = array(Image.open("D:/image.jpg").convert(‘L‘)) imshow(im) cat0=convolve2d(im,k,boundary=‘symm‘,mode=‘same‘) imshow(cat0)
5. 安装Tensorflow,keras
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「深度学习一遍过」必修14：基于pytorch研究深度可分离卷积与正常卷积的性能差异(代码片段)
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深度学习卷积神经网络(代码片段)
目录1CNN网络的构成2卷积层2.1卷积的计算方法2.2padding（填充）2.3stride（步长）2.4多通道卷积2.5多卷积核卷积2.6特征图大小3池化层(Pooling)3.1最大池化3.2平均池化4全连接层5卷积神经网络的构建5.1数据加载5.2数据处理5... 查看详情
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...分享一下给大家。点击跳转到网站。简介AlexNet是第一个深度卷积网络模型，赢得了2012年ImageNet图像分类竞赛的冠军，自98年的LeNet后再次将深度学习研究引热，创造性的提出了很多方法且影响至今& 查看详情
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