14 深度学习-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。

答：人工智能指的是计算机的输出。计算机正在做一些智能的事情，所以它展示的是人工智能。

机器学习最基本的做法，是使用算法来解析数据、从中学习，然后对真实世界中的事件做出决策和预测。与传统的为解决特定任务、硬编码的软件程序不同，机器学习是用大量的数据来“训练”，通过各种算法从数据中学习如何完成任务。

深度学习是机器学习的一种形式，既可以使用监督算法，也可以使用非监督算法，或者两者兼而有之。但是它使用包含更多神经元、层次和互联性的神经网。

人工智能是目的，是结果；机器学习、深度学习是方法，是工具。机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是一种实现机器学习的技术。

机器学习是人工智能的一个子集，它包括使计算机能够从数据中找出问题并交付人工智能应用程序的技术。

与此同时，深度学习是机器学习的一个子集，它使计算机能够解决更复杂的问题。

2. 全连接神经网络与卷积神经网络的联系与区别。

答：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。

除了结构相似，卷积神经网络的输入输出以及训练的流程和全连接神经网络也基本一致，以图像分类为列，卷积神经网络的输入层就是图像的原始图像，而输出层中的每一个节点代表了不同类别的可信度。这和全连接神经网络的输入输出是一致的。类似的，全连接神经网络的损失函数以及参数的优化过程也都适用于卷积神经网络。因此，全连接神经网络和卷积神经网络的唯一区别就是神经网络相邻两层的连接方式。

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()