神经卷积网络为基础的ai_卷积神经网络功能

ai新手入门教程

AI新手入门教程是：学习编程基础、学习机器学习基础、学习深度学习基础、学习数据处理和数据分析、学习应用场景。

神经卷积网络为基础的ai_卷积神经网络功能

1、学习编程基础

AI开发需要一定的编程基础，因此学习编程基础是非常重要的。初学者可以选择Python或者Ja作为编程语言，学习基本的语法和编程思想。

2、学习机器学习基础

机器学习是AI的核心技术之一，初学者应该学习机器学习的基础知识，如监督学习、无监督学习、半监督学习等，以及常用的机器学习算法，如决策树、支持向量机等。

3、学习深度学习基础

深度学习是机器学习的分支，也是AI的核心技术之一。初学者应该学习深度学习的基础知识，如神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等，以及常用的深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等。

4、学习数据处理和数据分析

在AI开发中，数据处理和数据分析也非常重要。初学者应该学习数据处理和数据分析的基础知识，如数据清洗、数据归一化、数据可视化等，以及常用的数据处理和数据分析工具，如Pandas、NumPy等。

5、学习应用场景

AI可以应用于各个行业，初学者应该了解AI在不同行业的应用场景，如医疗、金融、教育等，以便更好地了解AI的应用前景。

卷积神经网络是深度神经网络的基础模型之一也是重要的模型其中深度的意思是

卷积神经网络是深度神经网络的基础模型之一也是重要的模型其中深度的意思是：在机器学习和神经网络领域，"深度"指的是神经网络中的层数。

深度神经网络由多个神经网络层组成，每个层都包含一组神经元或节点。与传统的浅层神经网络相比，深度神经网络具有更多的层，因此能够学习更复杂、更抽象的特征和表示。卷积神经网络是深度神经网络中的一种特殊类型，主要用于处理具有网格结构的数据，例如图像和音频。它在图像识别、计算机视觉和自然语言处理等领域取得了。

在卷积神经网络中，网络的层次结构被设计为能够自动学习和提取输入数据的特征。它包含了卷积层、池化层和全连接层等组件。卷积层通过卷积操作对输入数据进行特征提取，池化层则用于降低数据的空间维度，而全连接层则负责对终的特征进行分类或预测。

深度卷积神经网络的重要性

深度卷积神经网络之所以被认为是重要的模型，是因为它能够通过学习大量的训练数据来自动学习和提取复杂的特征表示，从而实现高效的模式识别和分类任务。深度卷积神经网络在图像识别、物体检测、人脸识别、语音识别等领域取得了许多重要的突破，并广泛应用于实际应用中。

人工智能基础

偷个懒，直接贴上目录的思维导图。

1950 年，艾伦.图灵 (Alan Turing) 在他的论文《计算机器与智能》 ( Compu- tmg Machinery and Intelligence) 中提出了的图灵测试 (Turing test)

1956年，美国的达特茅斯学院讨论会。 这次会议提出:

这次会议为这个致力于通过机器来模拟人类智能的新领域定下了名 字一一 人工智能 ( Artificial Intelligence, AI) , 从而正式宜告了人工智能作为 一门学科的诞生。

麻省理工学院的约瑟夫· 维森鲍姆 (Joseph Weizen-haum) 教授在 1964 年到 1966 年间建立了世界上第一个自然语言对话程序 ELIZA。 ELIZA 通过简单的模式匹配和对话规则与人聊天。

进人80年代 ， 由千专家系统(expert system)和人工神经网络(artific1al neural

专家系统是一种基于一组特定规则来回答特定领域问题的程序系统 。

与此同时 . 人工神经网络的研究也取得了重要进展 。

反向传播算法(backpropagation)可以在神经网络的隐藏层中学习到对输入 数据的有效表达 。从此 ， 反向传播算法被广泛用于人工神经网络的训练。

在新一 次人工智能浪潮兴起的同时， 日本通商产业省在1982年雄心勃勃地开始 了旨在建造 “ 第五代计笢机" 的大型研究。

经过了10年研发 ， 耗费了500亿日元 ， 这个项目末能达成预期的目标。 到了80年代后期 ， 产业界对专家系统的巨大投入 和过高期望开始显现出负面的 效果。 人们发现这类系统开发与维护的成本高昂 ， 而商业价值有限。在矢望情绪的影

响下 ， 对人工智能的投入被大幅度削减 ， 人工智能的发展再度步入冬天 。

进入了 21 世纪

2012年一次全球范围的图像识别算法竞赛ILSVRC (也称为ImageNet挑战赛)。

多伦多大学开发的一个多层神经网络 Alex Net取得了冠军， 并大幅度超越了使用传统 "一各学习算法的第二名。

这次比赛的成果在人工智能学界引起了广泛的震动。

从此，多层神经网络为基础的深度学习被推广到多个应用领域， 在语音识别、图像分析、 视频埋解等诸多领域取得成功。

2016年，谷歌 (Google) 通过深度学习训练的阿尔法(AlphaGo) 4 : 1 战胜了曾经的围棋世界冠军李世乭(石)。

它的改进版更在2017年战胜了当时世界的棋手柯洁。

人工智能涉及很广，涵盖了感知、学习、推理与决策等方面的能力 。从实际 应用的角度说，人工智能核心的能力就是根据给定的输人做出判断或预测 。 比如 :

当代的人工智能普 遍通过学习 (learning) 来获得进行预测和判断的能力。 这样的方法被称为 机器学习 ( machine learning) , 它已经成为入工智能的主流方法 。

感知器 (perceplron) 是一种训练线性分类器的算法。

支持向量机 (support vector machine, SVM) 是在特征空间上分类间隔的分类 ,与感知器一样，是对两个类别进行分类。

一个深度神经网络通常由多个顺序连接的层 (layer) 组成。 第一层一般以图像为输入 ， 通过特定的运算从图像中提取特征。 接下来每一层以前一层提取出的特征榆 人，对其进行特定形式的变换 ， 便可以得到更复杂一些的特征。 这种层次化的特征提 取过程可以累加，赋予神经网络强大的特征提取能力。经过很多层的变换之后 ， 神经 网络就可以将原始图像变换为高层次的抽象的特征 。

当一个深度神经网络以卷积层为主体时 ， 我们也称之为卷积神经网络 (convolutional neural network) 。

参考：《人工智能基础（高中版）》

下面哪一项技术是基于神经网络的

深度学习（DL，Deep Learning）是机器学习（ML，Machine Learning）领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于初的目标——人工智能（AI，Artificial Intelligence）。

深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字、图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。 深度学习是一个复杂的机器学习算法，在语音和图像识别方面取得的效果，远远超过先前相关技术。

深度学习在搜索技术、数据挖掘、机器学习、机器翻译、自然语言处理、多媒体学习、语音、和个性化技术，以及其他相关领域都取得了很多成果。深度学习使机器模仿视听和思考等人类的活动，解决了很多复杂的模式识别难题，使得人工智能相关技术取得了很大进步。

通过多层处理，逐渐将初始的“低层”特征表示转化为“高层”特征表示后，用“简单模型”即可完成复杂的分类等学习任务。由此可将深度学习理解为进行“特征学习”（feature learning）或“表示学习”（representation learning）。

以往在机器学习用于现实任务时，描述样本的特征通常需由人类专家来设计，这成为“特征工程”（feature engineering）。众所周知，特征的好坏对泛化性能有至关重要的影响，人类专家设计出好特征也并非易事；特征学习（表征学习）则通过机器学习技术自身来产生好特征，这使机器学习向“全自动数据分析”又前进了一步。

近年来，研究人员也逐渐将这几类方法结合起来，如对原本是以有监督学习为基础的卷积神经网络结合自编码神经网络进行无监督的预训练，进而利用鉴别信息微调网络参数形成的卷积深度置信网络。与传统的学习方法相比，深度学习方法预设了更多的模型参数，因此模型训练难度更大，根据统计学习的一般规律知道，模型参数越多，需要参与训练的数据量也越大。

卷积神经网络原理

卷积神经网络是一种前馈型神经网络, 受生物自然视觉认知机制启发而来的. 现在, CNN 已经成为众多科学领域的研究热点之一, 特别是在模式分类领域, 由于该网络避免了对图像的复杂前期预处理, 可以直接输入原始图像, 因而得到了更为广泛的应用. 可应用于图像分类, 目标识别, 目标检测, 语义分割等等.可用于图像分类的卷积神经网络的基本结构.

1. 定义

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一 。卷积神经网络具有表征学习（representation learning）能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类（shift-invariant classification），因此也被称为“平移不变人工神经网络（Shift-Invariant Artificial Neural Networks, SIANN）” 。

2. 特点

与之前介绍的神经网络相比，传统神经网络只有线性连接，而CNN包括卷积（convolution）操作、汇合（pooling）操作和非线性激活函数映射（即线性连接）等等。

3. 应用与典型网络

经典的CNN网络：

Alex-Net

VGG-Nets

Resnet

常用应用：

深度学习在计算机图像识别上的应用非常成功。利用深度学习，我们能够对图片进行高精度识别，实现这一功能的，主要依靠神经网络中的一种分支，名为卷积网络