卷积神经网络 图像识别,卷积神经网络处理图片

卷积神经网络怎么生成图片？

需要使用类似GAN的生成模型去做。望采纳GAN的基本原理其实非常简单，这里以生成图片为例进行说明。假设我们有两个网络，G（Generator）和D（Discriminator）。

正如它的名字所暗示的那样，它们的功能分别是：G是一个生成图片的网络，它接收一个随机的噪声z，通过这个噪声生成图片，记做G(z)。D是一个判别网络，判别一张图片是不是“真实的”。

它的输入参数是x，x代表一张图片，输出D（x）代表x为真实图片的概率，如果为1，就代表100%是真实的图片，而输出为0，就代表不可能是真实的图片。

在训练过程中，生成网络G的目标就是尽量生成真实的图片去欺骗判别网络D。而D的目标就是尽量把G生成的图片和真实的图片分别开来。这样，G和D构成了一个动态的“博弈过程”。请点击输入图片描述。

谷歌人工智能写作项目：爱发猫

那些年科幻电影里的黑科技有哪些成为了现实？

电影中的2001与现实中的1969无论是光怪陆离的的星际穿越，还是颓垣败井的废土世界，科幻电影架空的时空，一直在努力营造距离感和割裂感拉长时间维度，将观众迅速带入科幻世界好文案。

不过，正如火爆的《头号玩家》，科幻电影的最大价值在于天马行空描绘出可以跨越银幕的硬核科幻，人工智能，作为硬科幻电影的宠儿，充当了填补观众探寻未来意义心理沟壑的润滑剂。

自1965年正式提出人工智能算起，50多年，AI在好莱坞电影和现实中都取得了长足进步。

尤其是大银幕上，以梦工厂为代表的电影制作公司，塑造了无数出神入化的AI形象，成为普罗大众对科技崇拜的源泉所在，满足了人类对未知生活方式的向往。

一定程度上，科幻电影也成为科技行业的启蒙者，移动电话之父马丁库帕就承认，他发明第一台移动电话正是受了《星际迷航》中“通讯器”（communicator）的启发。

正如迪斯尼动画电影中，总会有一个捧哏的话唠动物角色，人工智能机器人也是科幻电影的标配。伴随着电影塑造的经典AI根深蒂固形象，人工智能被视为下一个从银幕上走出来的科技。

《星际迷航》中的通讯器电影2001年：人工智能飞船迈向木星现实1969年：登月飞船算力不如手机1968年一部被誉为““现代科幻电影技术的里程碑”的电影横空出世，这就是《2001漫游太空》，电影将未来锁定在了33年后的2001年，“发现一号”太空飞船向木星进发执行太空任务。

除了飞行员和宇航员，还有一台具有人工智能、掌控飞船的电脑哈尔9000，哈尔9000被设定为一个永远不需要关机，从不出错的人工智能形象，它可以用自然语言沟通，带有人类情感和趋利避害的生物属性。

哈尔9000（图片引自网络）哈尔的声音温和友善，让人产生发自内心的暖意，在茫茫太空孤独旅行，它也成为了人类最好的交流伙伴。

影片大篇幅展示了2001年人工智能哈尔与人类的互动，比如与鲍曼下国际象棋并轻松赢了对方。它可以毫无障碍的理解人类的语言和情感，甚至能够在人类躲着自己谈话的时候，读出唇语。

在得知自己会被强行关机之后，哈尔还能够作出先发制人的反应。最终，在杀死三位宇航员之后，哈尔被男主拔出了记忆板。

哈尔与人类下国际象棋（图片引自网络）这部电影展现了人们对2001年的畅想，尽管我们距离“未来”已经过去17年，人类仍未实现随心所欲的漫游太空，但当时一些接近想象力巅峰的预测已经实现。

比如电影出现的iPad、视频通话的雏型已经普遍使用，甚至iPod的名字都源于电影维修小飞船的名字Pod。

视频通话（图片引自网络）电影中iPad的原型（图片引自网络）而哈尔作为人工智能的雏型也给我们留下了深刻的印象，包括Siri在内的现有语音助手都是对哈尔的一脉相承。

值得一提的是，影片在上映几个月后，阿波罗11号登陆月球；26年以后的1997年，IBM深蓝超级计算机打败世界排名第一的国际象棋选手加里卡斯帕罗夫，让深埋电影中的隐喻变为现实。

NASA登月导航计算机算力综合不如手机（图片引自NASA）《2001漫游太空》寄托了人类开拓星球的思潮，但1968年的现实是，即便登月用的导航计算机主频也只有2．048MHz，所有登月电脑的性能加起来都不如现在一部手机的运算能力，更不用谈人工智能所需要的强大算力和海量数据的支撑。

80年代到90年代的很多电影很少有揉入硬科幻的人工智能形象展现，无论是斯皮尔伯格的《人工智能》还是《机械公敌》、《月球》、《银河系漫游指南》AI机器人Marvin，电影更多的是披着科幻外衣去对人性复杂的探讨，鲜有以科技或科学猜想推动情节。

电影《人工智能》（图片引自网络）集中在2013年到2014年上映的几部电影，开始继续从硬科幻的角度探讨人工智能，与此前天马行空的机器人相比，这些人工智能形象更加超前，但也更加接近现实。

电影中的2025与现实中的2016电影2025年：手机女友成为现实现实2016年：语音识别与人类打平《星际穿越》大量展示了虫洞、黑洞、多维空间以及广袤的星际旅行场景，诺兰导演甚至邀请到了天体物理领域的顶尖大牛基普索恩担任影片的科学顾问，保证了影片科幻属性足够硬。

TARS作为智能机器人的出现带给观众很多亮眼之处。《星际穿越》中的智能机器人（图片引自互联网）在电影中，TARS会说话能思考，甚至能够麻溜利索的变形在滔天巨浪扑来之前拯救安妮海瑟薇。

在解密引力之谜甚至在五维空间里，TARS都以恪尽职守的高级助理形象出现，高效完成任务指令，可以说缺少TARS，人类的智慧无法完成这项艰巨的太空任务。

而重建TARS时，那个幽默度的桥段让冰冷的机器形象多了一份人性。

《星际穿越》中的智能机器人（图片引自互联网）观众偏爱TARS，更多在于，相比于无所不能的机器人，TARS没有被设定为拟人形象，不锈钢拼接起来的外观更符合人类世界设定下的工业产品，与现实更接近。

而约翰尼德普在《超验骇客》的人工智能突破就显得惊世骇俗，你能想象有一天你的躯体死去精神意识却被保留在互联网上，而且可以无所不能，《超验骇客》打造的一流的科幻概念超越了很多硬科幻设定的范畴，将我们能想象到的人工智能进一步升级，以去实体化的虚拟形态存在。

电影《超验骇客》（图片引自互联网）在电影中，生化形态的人工智能高概念让德普无所不能，与此同时去中心化的生存方式让他无处不在，如同正在火热的区块链，这种繁衍形态让传统势力很难通过拔电源将其消灭。

电影《超验骇客》（图片引自互联网）如果说《星际穿越》和《超验骇客》还距离我们认为的人工智能太远，电影《Her》所打造的智能环境简直是死宅单身狗的天堂。

故事发生在17年以后的2025年，内向宅男西奥多托姆布里遭遇分手后，寻求一款叫做OS1的智能操作系统聊以慰藉，操作系统化身为一名叫做萨曼莎的“女性”（斯嘉丽约翰逊声），她风趣幽默又善解人意，她学习和进化的速度让西奥多感到不可思议，甚至能够帮助以写情书为本职工作的男主检查拼写和语法。

电影《Her》（图片引自网络）萨曼莎脱胎于类似苹果HomePod／亚马逊Echo这样的智能音响，以机器人女友的形象对外展示，并以卡片机的终端对外销售。

OS1所代表的人工智能比17年前的智能音响有了长足的进步，它所有的交互通过自然语言完成，背后有一套完成的养成逻辑，依靠语音、图像识别和神经网络算法，能够与用户沟通迅速成长，并依靠与数千名用户“谈恋爱”不断进化，达成完美情侣，可以说这一形象几乎满足了人类对未来智能伴侣的所有想象。

无疑，在众多人工智能形象中，OS1更接近我们真实生活。

OS1帮助男主检查语法和错别字（图片引自网络）值得一提的是，法国计算机科学家Pierre受电影中AI作音乐的启发，研制了一款先进的能作曲的AI——Avia，不仅所作曲子出了专辑，应用到重要庆典、NVIDIAGTC2017中，而且Avia还成了国际作曲家。

OS1的终端形态更像目前的智能手机（图片引自网络）这是观众的反馈，同时也有这足够牢固的现实基础。OS1有着足够强大的算法和硬件配套，与现实生活中的智能音箱相同的交互逻辑和演化路线，增强了用户的认同感。

从亚马逊Echo到OS1还有17年的路要走。

单拿语音识别来说，从1952年贝尔实验室研制了第一个可十个英文数字的特定人语音增强系统一Audry系统，到2016年微软发表论文称语音识别上的技术已经高于专业的人工速记员，达到了与人类同等交流对话的水平，中间走了64年。

这背后涉及到的卷积神经网络及LSTM神经网络，以及自由格人机界面听觉训练虽非易事，但我们有理由相信17年以后的Echo就是OS1的原型机。

从2001年走到2025年，科幻电影所塑造的人工智能形象愈发保守，好莱坞电影开始通过与现实接轨的方式应对观众的审美疲劳。对应到现实世界，人类的人工智能则来到了一个集中爆发的阶段。

在看过了无数个哈尔、Marvin、TARS之后，我们也正在按照电影中的酷炫思路打造活生生的人工智能。

比如AlphaGo，它是第一个击败人类职业围棋选手、第一个战胜围棋世界冠军的人工智能程序，和IBM的深蓝超级电脑有着同样举足轻重的意义，意味着人工智能的时代从电影银幕走到现实中来。

人工智能对弈围棋（图片引自谷歌）Google的AI法宝还不止有AlphaGo，引入NMT神经网络的Google翻译、会主动管理照片的GooglePhoto、像OS1跟你聊天的GoogleAllo、语音助手GoogleAssistant以及更帮你看到东西的GoogleLens都是Google组装一款超级人工智能终端的模块化产品。

而这一切模块化产品都可以组装在一款智能手机上，尤其是5G网络带来的速度和数据支撑，被认为是人工智能最终爆发增长的终端。

随着移动设备的增加，数据也逐渐海量，尤其是5G时代，大数据的支撑，让人工智能有了爆发基础。

手机中Siri曾经被视为人工智能在现实中的形象，但烂尾的效果最终让Siri成为众人调侃的形象，甚至对消费者对人工智能产生了负面影响，据一份2016年的调查显示，只有3％的用户在公共场合使用过Siri，如此尴尬的数据以至于最后库克不得不连夜从Google挖人。

手机人工智能初探4月4日，苹果公司宣布，前一天离职的谷歌前搜索兼AI高级副总裁JohnGiannandrea（约翰詹南德雷）加入苹果，担任“机器学习及人工智能战略”总负责人，成为苹果第16位核心管理层高管，直接向CEO库克汇报。

急切的挖人举动让苹果的AI焦虑一览无遗。

吾家有AI初长成Jovi初探银幕梦想除了苹果，赶赴人工智能这波浪潮的手机公司大有所在，并开始为人工智能打造形象，这里面还包括打造AI品牌Jovi的vivo，Jovi和哈尔、TARS、Alexa一样，是驻留在智能手机中的人工智能。

现在Jovi虽然只是探索AI的第一阶段，但却为人工智能提供了很好的演化路径。背靠骁龙AIE（人工智能引擎），以骁龙神经处理引擎（NPE）软件框架和神经网络（NN）库为接口的异构计算方案。

其具有广泛接纳性的逻辑，极高的兼容性，精准而庞大的计算力，成为了JoviAI的推动力，并为消费者量身打造实现智能场景应用的vivoX21手机。

vivo打造的人工智能想象Jovi功能上Jovi助理拥有系统全局级的智慧识屏功能，可以让用户的所有操作节点智能化，替代繁琐重复甚至需要思考的操作，让我们可以高效管理生活和工作事物。

比如在界面中长按一段文字即可触发识屏功能，该功能会快速识别并智能提取用户长按的文字信息，然后用户就可以就此信息进行快速查阅／扩展及相关操作。

Jovi人工智能AI应用到相机，Jovi则可以自动识别你的肤质、肤色、性别、年龄，并且会学习你的使用习惯，在你每次自拍的时候为你选择一种最适合的美颜效果。

回望2001年的哈尔，Jovi正在替代它的角色，只不过不是在宇宙飞船，而是一个普通人的生活起居，你定了车票、机票，它会提醒你时间、目的地天气和机场路况；你上网购买了快递，它会告诉你快递单号是多少并一键帮你快速查询物流；如果你喜欢看球赛，它会帮你跟踪欧冠和NBA赛事；它能在你出行前，为你安排行程。

Jovi人工智能我们可能习惯了手机作为一个冰冷的连通机器，但Jovi赋予了机器血肉，Jovi能够不断地学习，就像是一个有血有肉的伙伴一样，认识越久就越懂你的需求，随时给你最好的生活建议，并打理好了生活的一切。

未来，你和手机不再是简单的交互，而是养成关系，Jovi所代表的人工智能可以被养成高效贴心的商务管家，也可以被养成为体贴入微的女友。

它不会随着你更换设备而丢失，正如《超验骇客》中的德普一样，跟随互联网随遇而安。现在Jovi所代表的手机人工智能，正在朝《Her》中的2025年走去。

尽管霍金临终前曾警告人类要警惕人工智能，但他仍然承认“创造AI的成功可能是我们人类文明历史上最大的事件，我们生活的每一方面都会因为人工智能改变。

”我们会在“绿洲”里汇聚，还是在2049相遇时间随着电影往前走，在《银翼杀手2049》中的2049年，城市已经失控并崩溃。

虚拟人工智能乔伊成为复制人K慰藉的对象，在2049年依靠全息投影投射成像的虚拟人可以随意出售，除了没有实体，她已经完全和人类无异，情商智商超高也更为体贴，成为不少宅男倾慕的对象。

电影（银翼杀手2049）中的虚拟投射人工智能（图片引自网络）作为一款成熟的人工智能产品，我们在电影里见证了乔伊从机械装置投影到投影设备移动化全新升级的过程。

尽管很多人认为复制人是鬼扯，但这个投射装置的升级让不少人认为在2049年更容易实现。距离2049还有21年，依靠现有的人工智能基础，我们相信乔伊真的有可能在2049年从银幕走出来与我们相遇。

可移动版乔伊（图片引自网络）无独有偶，斯皮尔伯格在《头号玩家》中也将2045年设定为世界崩溃的边缘，眼花缭乱的VR世界让快要凉了的VR厂商起死回生，终于有了用例可以背书。

人工智能也好，VR也好，都是科技高速发展的终极产物，或许那天世界依旧运转良好，我们和朋友在“绿洲”里相聚，回家在2049里缠绵。

艺术来源于生活而高于生活，科幻电影则完全源于天马行空的想象，科幻与现实看似两条平行的世界，我们深信二者的时间线和想象力最终会因为不懈努力在未来交汇在一起，这一天我想并不遥远。

基于深度卷积神经网络进行人脸识别的原理是什么？

本质上是模式识别，把现实的东西抽象成计算机能够理解的数字。如果一个图片是256色的，那么图像的每一个像素点，都是0到255中间的一个值，这样你可以把一个图像转换成一个矩阵。如何去识别这个矩阵中的模式？

用一个相对来讲很小的矩阵在这个大的矩阵中从左到右，从上到下扫一遍，每一个小矩阵区块内，你可以统计0到255每种颜色出现的次数，以此来表达这一个区块的特征。

这样通过这一次“扫描”，你得到了另一个由很多小矩阵区块特征组成的矩阵。这一个矩阵比原始的矩阵要小吧？那就对了！

然后对这个小一点的矩阵，再进行一次上面的步骤，进行一次特征“浓缩”，用另一个意思来讲，就是把它抽象化。最后经过很多次的抽象化，你会将原始的矩阵变成一个1维乘1维的矩阵，这就是一个数字。

而不同的图片，比如一个猫，或者一个狗，一个熊，它们最后得到的这个数字会不同。

于是你把一个猫，一个狗，一个熊都抽象成了一个数字，比如0.34，0.75，0.23，这就达到让计算机来直接辨别的目的了。

人脸，表情，年龄，这些原理都是类似的，只是初始的样本数量会很大，最终都是通过矩阵将具体的图像抽象成了数字，因为计算机只认识数字。但是抽象的函数，会有所不同，达到的效果也会不同。

如何通过人工神经网络实现图像识别

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人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks）（简称ANN）系统从20世纪40年代末诞生至今仅短短半个多世纪，但由于他具有信息的分布存储、并行处理以及自学习能力等优点，已经在信息处理、模式识别、智能控制及系统建模等领域得到越来越广泛的应用。

尤其是基于误差反向传播（ErrorBackPropagation）算法的多层前馈网络（Multiple-LayerFeedforwardNetwork）(简称BP网络)，可以以任意精度逼近任意的连续函数，所以广泛应用于非线性建模、函数逼近、模式分类等方面。

目标识别是模式识别领域的一项传统的课题，这是因为目标识别不是一个孤立的问题，而是模式识别领域中大多数课题都会遇到的基本问题，并且在不同的课题中，由于具体的条件不同，解决的方法也不尽相同，因而目标识别的研究仍具有理论和实践意义。

这里讨论的是将要识别的目标物体用成像头(红外或可见光等)摄入后形成的图像信号序列送入计算机，用神经网络识别图像的问题。

一、BP神经网络BP网络是采用Widrow-Hoff学习算法和非线性可微转移函数的多层网络。一个典型的BP网络采用的是梯度下降算法，也就是Widrow-Hoff算法所规定的。

backpropagation就是指的为非线性多层网络计算梯度的方法。一个典型的BP网络结构如图所示。我们将它用向量图表示如下图所示。

其中：对于第k个模式对，输出层单元的j的加权输入为该单元的实际输出为而隐含层单元i的加权输入为该单元的实际输出为函数f为可微分递减函数其算法描述如下：（1）初始化网络及学习参数，如设置网络初始权矩阵、学习因子等。

（2）提供训练模式，训练网络，直到满足学习要求。（3）前向传播过程：对给定训练模式输入，计算网络的输出模式，并与期望模式比较，若有误差，则执行（4）；否则，返回（2）。

（4）后向传播过程：a.计算同一层单元的误差；b.修正权值和阈值；c.返回（2）二、BP网络隐层个数的选择对于含有一个隐层的三层BP网络可以实现输入到输出的任何非线性映射。

增加网络隐层数可以降低误差，提高精度，但同时也使网络复杂化，增加网络的训练时间。误差精度的提高也可以通过增加隐层结点数来实现。一般情况下，应优先考虑增加隐含层的结点数。

三、隐含层神经元个数的选择当用神经网络实现网络映射时，隐含层神经元个数直接影响着神经网络的学习能力和归纳能力。

隐含层神经元数目较少时，网络每次学习的时间较短，但有可能因为学习不足导致网络无法记住全部学习内容；隐含层神经元数目较大时，学习能力增强，网络每次学习的时间较长，网络的存储容量随之变大，导致网络对未知输入的归纳能力下降，因为对隐含层神经元个数的选择尚无理论上的指导，一般凭经验确定。

四、神经网络图像识别系统人工神经网络方法实现模式识别，可处理一些环境信息十分复杂，背景知识不清楚，推理规则不明确的问题，允许样品有较大的缺损、畸变，神经网络方法的缺点是其模型在不断丰富完善中，目前能识别的模式类还不够多，神经网络方法允许样品有较大的缺损和畸变，其运行速度快，自适应性能好，具有较高的分辨率。

神经网络的图像识别系统是神经网络模式识别系统的一种，原理是一致的。一般神经网络图像识别系统由预处理，特征提取和神经网络分类器组成。预处理就是将原始数据中的无用信息删除，平滑，二值化和进行幅度归一化等。

神经网络图像识别系统中的特征提取部分不一定存在，这样就分为两大类：①有特征提取部分的：这一类系统实际上是传统方法与神经网络方法技术的结合，这种方法可以充分利用人的经验来获取模式特征以及神经网络分类能力来识别目标图像。

特征提取必须能反应整个图像的特征。但它的抗干扰能力不如第2类。

②无特征提取部分的：省去特征抽取，整副图像直接作为神经网络的输入，这种方式下，系统的神经网络结构的复杂度大大增加了，输入模式维数的增加导致了网络规模的庞大。

此外，神经网络结构需要完全自己消除模式变形的影响。但是网络的抗干扰性能好，识别率高。当BP网用于分类时，首先要选择各类的样本进行训练，每类样本的个数要近似相等。

其原因在于一方面防止训练后网络对样本多的类别响应过于敏感，而对样本数少的类别不敏感。另一方面可以大幅度提高训练速度，避免网络陷入局部最小点。

由于BP网络不具有不变识别的能力，所以要使网络对模式的平移、旋转、伸缩具有不变性，要尽可能选择各种可能情况的样本。

例如要选择不同姿态、不同方位、不同角度、不同背景等有代表性的样本，这样可以保证网络有较高的识别率。

构造神经网络分类器首先要选择适当的网络结构：神经网络分类器的输入就是图像的特征向量；神经网络分类器的输出节点应该是类别数。隐层数要选好，每层神经元数要合适，目前有很多采用一层隐层的网络结构。

然后要选择适当的学习算法，这样才会有很好的识别效果。

在学习阶段应该用大量的样本进行训练学习，通过样本的大量学习对神经网络的各层网络的连接权值进行修正，使其对样本有正确的识别结果，这就像人记数字一样，网络中的神经元就像是人脑细胞，权值的改变就像是人脑细胞的相互作用的改变，神经网络在样本学习中就像人记数字一样，学习样本时的网络权值调整就相当于人记住各个数字的形象，网络权值就是网络记住的内容，网络学习阶段就像人由不认识数字到认识数字反复学习过程是一样的。

神经网络是按整个特征向量的整体来记忆图像的，只要大多数特征符合曾学习过的样本就可识别为同一类别，所以当样本存在较大噪声时神经网络分类器仍可正确识别。

在图像识别阶段，只要将图像的点阵向量作为神经网络分类器的输入，经过网络的计算，分类器的输出就是识别结果。五、仿真实验1、实验对象本实验用MATLAB完成了对神经网络的训练和图像识别模拟。

从实验数据库中选择0～9这十个数字的BMP格式的目标图像。图像大小为16×8像素，每个目标图像分别加10％、20％、30％、40％、50％大小的随机噪声，共产生60个图像样本。

将样本分为两个部分，一部分用于训练，另一部分用于测试。实验中用于训练的样本为40个，用于测试的样本为20个。随机噪声调用函数randn(m,n)产生。

2、网络结构本试验采用三层的BP网络，输入层神经元个数等于样本图像的象素个数16×8个。隐含层选24个神经元，这是在试验中试出的较理想的隐层结点数。

输出层神经元个数就是要识别的模式数目，此例中有10个模式，所以输出层神经元选择10个，10个神经元与10个模式一一对应。

3、基于MATLAB语言的网络训练与仿真建立并初始化网络% ================S1 = 24;% 隐层神经元数目S1 选为24[R,Q] = size(numdata);[S2,Q] = size(targets);F = numdata;P=double(F);net = newff(minmax(P),[S1 S2],{'logsig''logsig'},'traingda','learngdm')这里numdata为训练样本矩阵，大小为128×40，targets为对应的目标输出矩阵，大小为10×40。

newff(PR,[S1S2…SN],{TF1TF2…TFN}，BTF,BLF,PF)为MATLAB函数库中建立一个N层前向BP网络的函数，函数的自变量PR表示网络输入矢量取值范围的矩阵[Pminmax];S1~SN为各层神经元的个数；TF1~TFN用于指定各层神经元的传递函数；BTF用于指定网络的训练函数；BLF用于指定权值和阀值的学习函数；PF用于指定网络的性能函数，缺省值为‘mse’。

设置训练参数net.performFcn = 'sse'; %平方和误差性能函数 = 0.1; %平方和误差目标 = 20; %进程显示频率net.trainParam.epochs = 5000;%最大训练步数 = 0.95; %动量常数网络训练net=init(net);%初始化网络[net,tr] = train(net,P,T);％网络训练对训练好的网络进行仿真D=sim(net,P);A = sim(net,B);B为测试样本向量集,128×20的点阵。

D为网络对训练样本的识别结果，A为测试样本的网络识别结果。实验结果表明：网络对训练样本和对测试样本的识别率均为100％。如图为64579五个数字添加50%随机噪声后网络的识别结果。

六、总结从上述的试验中已经可以看出，采用神经网络识别是切实可行的，给出的例子只是简单的数字识别实验，要想在网络模式下识别复杂的目标图像则需要降低网络规模，增加识别能力，原理是一样的。

深度神经网络是如何训练的？

Coursera的Ng机器学习，UFLDL都看过。没记错的话Ng的机器学习里是直接给出公式了，虽然你可能知道如何求解，但是即使不知道完成作业也不是问题，只要照着公式写就行。

反正我当时看的时候心里并没能比较清楚的明白。我觉得想了解深度学习UFLDL教程-Ufldl是不错的。有习题，做完的话确实会对深度学习有更加深刻的理解，但是总还不是很清晰。

后来看了LiFeiFei的StanfordUniversityCS231n:ConvolutionalNeuralNetworksforVisualRecognition，我的感觉是对CNN的理解有了很大的提升。

沉下心来推推公式，多思考，明白了反向传播本质上是链式法则(虽然之前也知道，但是当时还是理解的迷迷糊糊的)。所有的梯度其实都是对最终的loss进行求导得到的，也就是标量对矩阵or向量的求导。

当然同时也学到了许多其他的关于cnn的。并且建议你不仅要完成练习，最好能自己也写一个cnn，这个过程可能会让你学习到许多更加细节和可能忽略的东西。

这样的网络可以使用中间层构建出多层的抽象，正如我们在布尔线路中做的那样。

例如，如果我们在进行视觉模式识别，那么在第一层的神经元可能学会识别边，在第二层的神经元可以在边的基础上学会识别出更加复杂的形状，例如三角形或者矩形。第三层将能够识别更加复杂的形状。依此类推。

这些多层的抽象看起来能够赋予深度网络一种学习解决复杂模式识别问题的能力。然后，正如线路的示例中看到的那样，存在着理论上的研究结果告诉我们深度网络在本质上比浅层网络更加强大。

unet模型属于哪种神经网络

unet模型属于卷积神经网络。

是德国弗莱堡大学计算机科学系为生物医学图像分割而开发的，该网络基于全卷积网络其架构经过修改和扩展，可以使用更少的训练图像并产生更精确的分割，Unet是2015年诞生的模型。

unet模型的特点Unet是比较早的基于深度学习的分割算法了，优点是速度真的快P100上基于VGG的backbone能跑到50帧，同时不是太开放的场景下可以做到令人满意的分割效果，在对实时性要求较高的场合下是比较适用的不是所有的场合都能上MaskRCNN的Backbone大一点。

如果显卡差点就容易爆显存了，同时相比大分割网络的模型动辄几百Mb，Unet用小backbone模型就可以做到10Mb内，Conv层通道减少一点再把网络模型参数分开，模型大小可以做到很小，用CPU跑速度都挺快的，关键是分割精度在较为简单场景下还可以。

有哪些深度神经网络模型

目前经常使用的深度神经网络模型主要有卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)、深信度网络(DBN)、深度自动编码器(AutoEncoder)和生成对抗网络(GAN)等。

递归神经网络实际.上包含了两种神经网络。

一种是循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork);另一种是结构递归神经网络(RecursiveNeuralNetwork)，它使用相似的网络结构递归形成更加复杂的深度网络。

RNN它们都可以处理有序列的问题，比如时间序列等且RNN有“记忆”能力，可以“模拟”数据间的依赖关系。卷积网络的精髓就是适合处理结构化数据。

关于深度神经网络模型的相关学习，推荐CDA数据师的相关课程，课程以项目调动学员数据挖掘实用能力的场景式教学为主，在讲师设计的业务场景下由讲师不断提出业务问题，再由学员循序渐进思考并操作解决问题的过程中，帮助学员掌握真正过硬的解决业务问题的数据挖掘能力。

这种教学方式能够引发学员的独立思考及主观能动性，学员掌握的技能知识可以快速转化为自身能够灵活应用的技能，在面对不同场景时能够自由发挥。