『壹』 描述計算機視覺問題中卷積神經網路（CNN）的基本概念，並描述CNN如何實現這些概念。
摘要 你好，卷積是CNN的核心，是用卷積核掃描圖像，得到相應的特徵。卷積核可以理解成過濾器（或圖像掃描器、特徵掃描器、局部感受野）。這里先不涉及到卷積的具體操作，只介紹卷積的簡單概念。在BPNN中，前後層神經元的連接是「全連接」，即每個神經元都與前一層所有神經元相連，而卷積是每個神經元只與上一層的一部分神經元相連希望我的回答能幫到你
『貳』 如何訓練一個簡單的分類卷積神經網路
卷積神經網路有以下幾種應用可供研究：
1、基於卷積網路的形狀識別
物體的形狀是人的視覺系統分析和識別物體的基礎，幾何形狀是物體的本質特徵的表現，並具有平移、縮放和旋轉不變等特點，所以在模式識別領域，對於形狀的分析和識別具有十分重要的意義，而二維圖像作為三維圖像的特例以及組成部分，因此二維圖像的識別是三維圖像識別的基礎。
2、基於卷積網路的人臉檢測
卷積神經網路與傳統的人臉檢測方法不同，它是通過直接作用於輸入樣本，用樣本來訓練網路並最終實現檢測任務的。它是非參數型的人臉檢測方法，可以省去傳統方法中建模、參數估計以及參數檢驗、重建模型等的一系列復雜過程。本文針對圖像中任意大小、位置、姿勢、方向、膚色、面部表情和光照條件的人臉。
3、文字識別系統
在經典的模式識別中，一般是事先提取特徵。提取諸多特徵後，要對這些特徵進行相關性分析，找到最能代表字元的特徵，去掉對分類無關和自相關的特徵。然而，這些特徵的提取太過依賴人的經驗和主觀意識，提取到的特徵的不同對分類性能影響很大，甚至提取的特徵的順序也會影響最後的分類性能。同時，圖像預處理的好壞也會影響到提取的特徵。
『叄』 如何使用TensorFlow實現卷積神經網路
調整cnn網路結構需要增加或者減少layer的層數，並且更改layer的類型，比如在現有的conv層和pooling層後面繼續增加conv層和pooling層，目的是為了提取更高層次的特徵。當然你也可以增加全連接層數目（那麼做訓練會變慢--、），修改激活函數和填充器類型。建議你還是使用caffe中自帶的cifar10_quick和caffenet進行訓練，然後針對你的數據修改相應的網路參數和solver參數。
『肆』 如何用tensorflow搭建卷積神經網路
在MNIST數據集上，搭建一個簡單神經網路結構，一個包含ReLU單元的非線性化處理的兩層神經網路。在訓練神經網路的時候，使用帶指數衰減的學習率設置、使用正則化來避免過擬合、使用滑動平均模型來使得最終的模型更加健壯。
程序將計算神經網路前向傳播的部分單獨定義一個函數inference，訓練部分定義一個train函數，再定義一個主函數main。
二、分析與改進設計
1. 程序分析改進
第一，計算前向傳播的函數inference中需要將所有的變數以參數的形式傳入函數，當神經網路結構變得更加復雜、參數更多的時候，程序的可讀性將變得非常差。
第二，在程序退出時，訓練好的模型就無法再利用，且大型神經網路的訓練時間都比較長，在訓練過程中需要每隔一段時間保存一次模型訓練的中間結果，這樣如果在訓練過程中程序死機，死機前的最新的模型參數仍能保留，杜絕了時間和資源的浪費。
第三，將訓練和測試分成兩個獨立的程序，將訓練和測試都會用到的前向傳播的過程抽象成單獨的庫函數。這樣就保證了在訓練和預測兩個過程中所調用的前向傳播計算程序是一致的。
2. 改進後程序設計
mnist_inference.py
該文件中定義了神經網路的前向傳播過程，其中的多次用到的weights定義過程又單獨定義成函數。
通過tf.get_variable函數來獲取變數，在神經網路訓練時創建這些變數，在測試時會通過保存的模型載入這些變數的取值，而且可以在變數載入時將滑動平均值重命名。所以可以直接通過同樣的名字在訓練時使用變數自身，在測試時使用變數的滑動平均值。
mnist_train.py
該程序給出了神經網路的完整訓練過程。
mnist_eval.py
在滑動平均模型上做測試。
通過tf.train.get_checkpoint_state(mnist_train.MODEL_SAVE_PATH)獲取最新模型的文件名，實際是獲取checkpoint文件的所有內容。
『伍』 如何使用TensorFlow實現卷積神經網路
這個有很多博客都有介紹，首先是配置自己的電腦，CPU或是GPU（需要裝CUDA），下載源碼，然後按步驟安裝就可以了
『陸』 如何自己動手寫卷積神經網路代碼
沒有卷積神經網路的說法，只有卷積核的說法。電腦圖像處理的真正價值在於：一旦圖像存儲在電腦上，就可以對圖像進行各種有效的處理。如減小像素的顏色值，可以解決曝光過度的問題，模糊的圖像也可以進行銳化處理，清晰的圖像可以使用模糊處理模擬攝像機濾色鏡產生的柔和效果。用Photoshop等圖像處理，施展的魔法幾乎是無止境的。四種基本圖像處理效果是模糊、銳化、浮雕和水彩。?這些效果是不難實現的，它們的奧妙部分是一個稱為卷積核的小矩陣。這個3*3的核含有九個系數。為了變換圖像中的一個像素，首先用卷積核中心的系數乘以這個像素值，再用卷積核中其它八個系數分別乘以像素周圍的八個像素，最後把這九個乘積相加，結果作為這個像素的值。對圖像中的每個像素都重復這一過程，對圖像進行了過濾。採用不同的卷積核，就可以得到不同的處理效果。?用PhotoshopCS6，可以很方便地對圖像進行處理。模糊處理——模糊的卷積核由一組系數構成，每個系數都小於1，但它們的和恰好等於1，每個像素都吸收了周圍像素的顏色，每個像素的顏色分散給了它周圍的像素，最後得到的圖像中，一些刺目的邊緣變得柔和。銳化卷積核中心的系數大於1，周圍八個系數和的絕對值比中間系數小1，這將擴大一個像素與之周圍像素顏色之間的差異，最後得到的圖像比原來的圖像更清晰。浮雕卷積核中的系數累加和等於零，背景像素的值為零，非背景像素的值為非零值。照片上的圖案好像金屬表面的浮雕一樣，輪廓似乎凸出於其表面。要進行水彩處理，首先要對圖像中的色彩進行平滑處理，把每個像素的顏色值和它周圍的二十四個相鄰的像素顏色值放在一個表中，然後由小到大排序，把表中間的一個顏色值作為這個像素的顏色值。然後用銳化卷積核對圖像中的每個像素進行處理，以使得輪廓更加突出，最後得到的圖像很像一幅水彩畫。我們把一些圖像處理技術結合起來使用，就能產生一些不常見的光學效果，例如光暈等等。希望我能幫助你解疑釋惑。
『柒』 怎樣用python構建一個卷積神經網路
用keras框架較為方便
首先安裝anaconda，然後通過pip安裝keras
『捌』 如何利用卷積神經網路提取圖像特徵
卷積神經網路有以下幾種應用可供研究： 1、基於卷積網路的形狀識別 物體的形狀是人的視覺系統分析和識別物體的基礎，幾何形狀是物體的本質特徵的表現，並具有平移、縮放和旋轉不變等特點，所以在模式識別領域，對於形狀的分析和識別具有十分重要的意義，而二維圖像作為三維圖像的特例以及組成部分，因此二維圖像的識別是三維圖像識別的基礎。 2、基於卷積網路的人臉檢測 卷積神經網路與傳統的人臉檢測方法不同，它是通過直接作用於輸入樣本，用樣本來訓練網路並最終實現檢測任務的。它是非參數型的人臉檢測方法，可以省去傳統方法中建模、參數估計以及參數檢驗、重建模型等的一系列復雜過程。本文針對圖像中任意大小、位置、姿勢、方向、膚色、面部表情和光照條件的人臉。 3、文字識別系統 在經典的模式識別中，一般是事先提取特徵。提取諸多特徵後，要對這些特徵進行相關性分析，找到最能代表字元的特徵，去掉對分類無關和自相關的特徵。然而，這些特徵的提取太過依賴人的經驗和主觀意識，提取到的特徵的不同對分類性能影響很大，甚至提取的特徵的順序也會影響最後的分類性能。同時，圖像預處理的好壞也會影響到提取的特徵。