AI人工智能资料 机器学习和深度学习知识 day06-Tensorflow、人工神经网络、卷积神经网络、图片识别 共65页.pp...

【课程简介】 本课程适合所有需要学习机器学习技术的同学，课件内容制作精细，由浅入深，适合入门或进行知识回顾。 本章为该课程的其中一个章节，如有需要可下载全部课程 全套资源下载地址：https://download.csdn.net/download/qq_27595745/85274948 【全部课程列表】 day01-机器学习概述、特征工程、机器学习算法 共127页.pptx day02-sklearn、knn、朴素贝叶斯、决策树、随机森林 共102页.pptx day03-线性回归、岭回归、逻辑回归、分类、聚类算法 共86页.pptx day04-Tensorflow基础与进阶 共74页.pptx day05-Tensorflow IO操作-队列和线程、文件读取、图片处理 共40页.pptx day06-Tensorflow、人工神经网络、卷积神经网络、图片识别 共65页.pptx day07-CIFAR图像分类 图像识别、分布式会话函数、分布式TensorFlow、推荐系统 共76页.pptx 【Tensorflow】 Tensorflow是Google开发的一个开源库，用于构建和执行计算图，它广泛应用于机器学习和深度学习领域。Tensorflow的核心概念是张量（tensor），它代表多维数组，可以是数字、图像或其他数据类型。计算图是Tensorflow程序的基础，它描述了数据如何通过各种操作流经模型。在Tensorflow中，模型的构建和执行是分离的，首先定义计算图，然后在会话（session）中运行这个图。 【人工神经网络（ANN）】 人工神经网络是模拟生物神经元工作原理的数学模型，由大量的处理单元（神经元）组成，这些单元通过权重连接，形成复杂的网络结构。神经元接收输入信号，通过加权求和后经过激活函数转换为输出信号。激活函数如Sigmoid、ReLU、Tanh等，用于引入非线性，使网络能够处理更复杂的问题。神经网络的学习通常基于反向传播算法，通过梯度下降优化权重，以最小化损失函数。 【Mnist 数据集】 Mnist是一个广泛使用的手写数字识别数据集，包含60000个训练样本和10000个测试样本。每个样本是28x28像素的灰度图像，对应一个0-9的手写数字。它是神经网络初学者入门图像识别任务的经典选择，因为它规模适中，易于理解和实现。 【卷积神经网络（CNN）】 卷积神经网络是一种专门处理具有网格状结构数据（如图像）的深度学习模型。CNN的关键组成部分包括卷积层、池化层和全连接层。卷积层通过滤波器（kernel）扫描输入图像，提取特征；池化层用于降低空间维度，减少计算量并保持关键信息；全连接层则将前面层的特征映射到最终的分类输出。 【图片识别】 图片识别是计算机视觉领域的一个重要任务，目标是识别和分类图像中的对象。在深度学习中，这通常通过训练卷积神经网络来实现。CNN通过学习和提取图像的多层次特征，能够识别出不同类别，例如在Mnist数据集中识别手写数字。 【课程结构】 本课程系列覆盖了机器学习的多个方面，从基础知识如特征工程、机器学习算法开始，逐步深入到Tensorflow框架的使用，包括基本操作、IO处理和神经网络构建。课程还包括了深度学习的特定主题，如卷积神经网络和图片识别，以及实际案例如CIFAR图像分类和分布式TensorFlow的应用。 【深度学习发展】 深度学习的发展与神经网络紧密相连，从最初的单层感知器到现在的深度神经网络，包括深度信念网络、卷积神经网络和循环神经网络等。其中，科学家如Geoffrey Hinton、Yann Lecun、Yoshua Bengio和Andrew Ng等人在深度学习的理论和实践方面做出了重要贡献，推动了该领域的快速发展。深度学习的特点在于其多层结构，通过层次化的特征表示和学习，提高了模型的表达能力。