标签:digits 14 keras 卷积 深度 import model Conv2D
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()
0 | 0 | 5 | 13 | 9 | 1 | 0 | 0 |
0 | 0 | 13 | 15 | 10 | 15 | 5 | 0 |
0 | 3 | 15 | 2 | 0 | 11 | 8 | 0 |
0 | 4 | 12 | 0 | 0 | 8 | 8 | 0 |
0 | 5 | 8 | 0 | 0 | 9 | 8 | 0 |
0 | 4 | 11 | 0 | 1 | 12 | 7 | 0 |
0 | 2 | 14 | 5 | 10 | 12 | 0 | 0 |
0 | 0 | 6 | 13 | 10 | 0 | 0 | 0 |
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
5. 安装Tensorflow,keras
参考:https://blog.csdn.net/u011119817/article/details/88309256
6. 设计手写数字识别模型结构,注意数据维度的变化。
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten, Conv2D, MaxPool2D
model = tf.keras.Sequential()
model.add(Conv2D(…))
model.add(MaxPool2D(…))
...
#可以上传手动演算的每层数据结构的变化过程。model.summary()
参考:
https://www.jianshu.com/p/afe485aa08ce
https://blog.csdn.net/junjun150013652/article/details/82217571
标签:digits,14,keras,卷积,深度,import,model,Conv2D 来源: https://www.cnblogs.com/chenhaowen-shuaishuaide/p/13060191.html
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