補交作業：第十二次作業--垃圾郵件分類：
第十三次作業--垃圾郵件分類2：
（這兩個作業電腦顯示卡炸了，返廠修了兩周，所以沒有完成，只能在手機上直播課，謝謝老師）
第六次作業--邏輯回歸： （這個作業我4月23日就已經弄好了，但是忘記交了，老師可以檢視一下這篇部落格的日期）
1.簡述人工智慧、機器學習和深度學習三者的聯絡與區別。
人工只能包括了機器學習和深度學習，而機器學習又包含了深度學習。人工智慧是目的，是結果；深度學習、機器學習是方法，是工具；機器學習是一種實現人工智慧的方法，機器學習直接**於早期的人工智慧領域。深度學習是一種實現機器學習的技術，深度學習使得機器學習能夠實現眾多的應用，並拓展了人工智慧的領域範圍。深度學習，給人工智慧以璀璨的未來。
2. 全連線神經網路與卷積神經網路的聯絡與區別。
全連線神經網路和卷積神經網路中的每乙個節點就是乙個神經元。
在全連線神經網路中，每相鄰兩層之間的節點都有邊相連，於是會將每一層的全連線層中的節點組織成一列，這樣方便顯示連線結構。而對於卷積神經網路，相鄰兩層之間只有部分節點相連，為了展示每一層神經元的維度，一般會將每一層卷積層的節點組織成乙個三維矩陣。
3.理解卷積計算。
以digit0為例，進行手工演算。
from sklearn.datasets import load_digits #小資料集8*8
4.理解卷積如何提取影象特徵。
讀取乙個影象；
以下矩陣為卷積核進行卷積操作；
顯示卷積之後的影象，觀察提取到什麼特徵。10
-110-1
10-11
1100
0-1-1-1
-1-1
-1-18-1
-1-1
-1卷積api
scipy.signal.convolve2d
tf.keras.layers.conv2d
import matplotlib.pyplot aspltimport numpy
asnp
from
scipy.signal import convolve2d
from
pil import image
# 讀取一張
]] )#垂直邊緣
k1=np.array([[-1,0,1],[-2,0,2],[-1,0,1
]])#水平邊緣
k2=np.array([[-1,-1,-1],[-1,8,-1],[-1,-1,-1
]])p1 = convolve2d(cath,k,boundary='
symm
',mode='
same')
p2 = convolve2d(cath,k2,boundary='
symm
',mode='
same')
plt.imshow(image)
#檢視plt.show()
plt.imshow(p1)
#檢視plt.show()
plt.imshow(p2)
#檢視plt.show()
5. 安裝tensorflow,keras
14 深度學習 卷積
1.簡述人工智慧 機器學習和深度學習三者的聯絡與區別。區別 1 人工智慧 目的和結果，深度學習，機器學習是方法，是工具。2 機器學習 一種實現人工智慧的方法 機器學習都可以被精準地定義為 1 任務2 訓練過程3 模型表現 3 深度學習 是一種實現機器學習的技術，適合處理大資料 2.全連線神經網路與卷...
深度學習 卷積理解
一.深度卷積神經網路學習筆記 一 假設輸入影象尺寸為w，卷積核尺寸為f，步幅 stride 為s 卷積核移動的步幅 padding使用p 用於填充輸入影象的邊界，一般填充0 那麼經過該卷積層後輸出的影象尺寸為 w f 2p s 1。2.它寫出為什麼會用padding？卷積核大小該如何確定？strid...
深度學習 卷積概念簡介
卷積運算的定義如下圖所示 如圖所示，我們有乙個5x5的影象，我們用乙個3x3的卷積核 1 0 1 0 1 0 1 0 1 來對影象進行卷積操作 可以理解為有乙個滑動視窗，把卷積核與對應的影象畫素做乘積然後求和 得到了3x3的卷積結果。這個過程我們可以理解為我們使用乙個過濾器 卷積核 來過濾影象的各個...