‘壹’ 描述计算机视觉问题中卷积神经网络（CNN）的基本概念，并描述CNN如何实现这些概念。
摘要 你好，卷积是CNN的核心，是用卷积核扫描图像，得到相应的特征。卷积核可以理解成过滤器（或图像扫描器、特征扫描器、局部感受野）。这里先不涉及到卷积的具体操作，只介绍卷积的简单概念。在BPNN中，前后层神经元的连接是“全连接”，即每个神经元都与前一层所有神经元相连，而卷积是每个神经元只与上一层的一部分神经元相连希望我的回答能帮到你
‘贰’ 如何训练一个简单的分类卷积神经网络
卷积神经网络有以下几种应用可供研究：
1、基于卷积网络的形状识别
物体的形状是人的视觉系统分析和识别物体的基础，几何形状是物体的本质特征的表现，并具有平移、缩放和旋转不变等特点，所以在模式识别领域，对于形状的分析和识别具有十分重要的意义，而二维图像作为三维图像的特例以及组成部分，因此二维图像的识别是三维图像识别的基础。
2、基于卷积网络的人脸检测
卷积神经网络与传统的人脸检测方法不同，它是通过直接作用于输入样本，用样本来训练网络并最终实现检测任务的。它是非参数型的人脸检测方法，可以省去传统方法中建模、参数估计以及参数检验、重建模型等的一系列复杂过程。本文针对图像中任意大小、位置、姿势、方向、肤色、面部表情和光照条件的人脸。
3、文字识别系统
在经典的模式识别中，一般是事先提取特征。提取诸多特征后，要对这些特征进行相关性分析，找到最能代表字符的特征，去掉对分类无关和自相关的特征。然而，这些特征的提取太过依赖人的经验和主观意识，提取到的特征的不同对分类性能影响很大，甚至提取的特征的顺序也会影响最后的分类性能。同时，图像预处理的好坏也会影响到提取的特征。
‘叁’ 如何使用TensorFlow实现卷积神经网络
调整cnn网络结构需要增加或者减少layer的层数，并且更改layer的类型，比如在现有的conv层和pooling层后面继续增加conv层和pooling层，目的是为了提取更高层次的特征。当然你也可以增加全连接层数目（那么做训练会变慢--、），修改激活函数和填充器类型。建议你还是使用caffe中自带的cifar10_quick和caffenet进行训练，然后针对你的数据修改相应的网络参数和solver参数。
‘肆’ 如何用tensorflow搭建卷积神经网络
在MNIST数据集上，搭建一个简单神经网络结构，一个包含ReLU单元的非线性化处理的两层神经网络。在训练神经网络的时候，使用带指数衰减的学习率设置、使用正则化来避免过拟合、使用滑动平均模型来使得最终的模型更加健壮。
程序将计算神经网络前向传播的部分单独定义一个函数inference，训练部分定义一个train函数，再定义一个主函数main。
二、分析与改进设计
1. 程序分析改进
第一，计算前向传播的函数inference中需要将所有的变量以参数的形式传入函数，当神经网络结构变得更加复杂、参数更多的时候，程序的可读性将变得非常差。
第二，在程序退出时，训练好的模型就无法再利用，且大型神经网络的训练时间都比较长，在训练过程中需要每隔一段时间保存一次模型训练的中间结果，这样如果在训练过程中程序死机，死机前的最新的模型参数仍能保留，杜绝了时间和资源的浪费。
第三，将训练和测试分成两个独立的程序，将训练和测试都会用到的前向传播的过程抽象成单独的库函数。这样就保证了在训练和预测两个过程中所调用的前向传播计算程序是一致的。
2. 改进后程序设计
mnist_inference.py
该文件中定义了神经网络的前向传播过程，其中的多次用到的weights定义过程又单独定义成函数。
通过tf.get_variable函数来获取变量，在神经网络训练时创建这些变量，在测试时会通过保存的模型加载这些变量的取值，而且可以在变量加载时将滑动平均值重命名。所以可以直接通过同样的名字在训练时使用变量自身，在测试时使用变量的滑动平均值。
mnist_train.py
该程序给出了神经网络的完整训练过程。
mnist_eval.py
在滑动平均模型上做测试。
通过tf.train.get_checkpoint_state(mnist_train.MODEL_SAVE_PATH)获取最新模型的文件名，实际是获取checkpoint文件的所有内容。
‘伍’ 如何使用TensorFlow实现卷积神经网络
这个有很多博客都有介绍，首先是配置自己的电脑，CPU或是GPU（需要装CUDA），下载源码，然后按步骤安装就可以了
‘陆’ 如何自己动手写卷积神经网络代码
没有卷积神经网络的说法，只有卷积核的说法。电脑图像处理的真正价值在于：一旦图像存储在电脑上，就可以对图像进行各种有效的处理。如减小像素的颜色值，可以解决曝光过度的问题，模糊的图像也可以进行锐化处理，清晰的图像可以使用模糊处理模拟摄像机滤色镜产生的柔和效果。用Photoshop等图像处理，施展的魔法几乎是无止境的。四种基本图像处理效果是模糊、锐化、浮雕和水彩。?这些效果是不难实现的，它们的奥妙部分是一个称为卷积核的小矩阵。这个3*3的核含有九个系数。为了变换图像中的一个像素，首先用卷积核中心的系数乘以这个像素值，再用卷积核中其它八个系数分别乘以像素周围的八个像素，最后把这九个乘积相加，结果作为这个像素的值。对图像中的每个像素都重复这一过程，对图像进行了过滤。采用不同的卷积核，就可以得到不同的处理效果。?用PhotoshopCS6，可以很方便地对图像进行处理。模糊处理——模糊的卷积核由一组系数构成，每个系数都小于1，但它们的和恰好等于1，每个像素都吸收了周围像素的颜色，每个像素的颜色分散给了它周围的像素，最后得到的图像中，一些刺目的边缘变得柔和。锐化卷积核中心的系数大于1，周围八个系数和的绝对值比中间系数小1，这将扩大一个像素与之周围像素颜色之间的差异，最后得到的图像比原来的图像更清晰。浮雕卷积核中的系数累加和等于零，背景像素的值为零，非背景像素的值为非零值。照片上的图案好像金属表面的浮雕一样，轮廓似乎凸出于其表面。要进行水彩处理，首先要对图像中的色彩进行平滑处理，把每个像素的颜色值和它周围的二十四个相邻的像素颜色值放在一个表中，然后由小到大排序，把表中间的一个颜色值作为这个像素的颜色值。然后用锐化卷积核对图像中的每个像素进行处理，以使得轮廓更加突出，最后得到的图像很像一幅水彩画。我们把一些图像处理技术结合起来使用，就能产生一些不常见的光学效果，例如光晕等等。希望我能帮助你解疑释惑。
‘柒’ 怎样用python构建一个卷积神经网络
用keras框架较为方便
首先安装anaconda，然后通过pip安装keras
‘捌’ 如何利用卷积神经网络提取图像特征
卷积神经网络有以下几种应用可供研究： 1、基于卷积网络的形状识别 物体的形状是人的视觉系统分析和识别物体的基础，几何形状是物体的本质特征的表现，并具有平移、缩放和旋转不变等特点，所以在模式识别领域，对于形状的分析和识别具有十分重要的意义，而二维图像作为三维图像的特例以及组成部分，因此二维图像的识别是三维图像识别的基础。 2、基于卷积网络的人脸检测 卷积神经网络与传统的人脸检测方法不同，它是通过直接作用于输入样本，用样本来训练网络并最终实现检测任务的。它是非参数型的人脸检测方法，可以省去传统方法中建模、参数估计以及参数检验、重建模型等的一系列复杂过程。本文针对图像中任意大小、位置、姿势、方向、肤色、面部表情和光照条件的人脸。 3、文字识别系统 在经典的模式识别中，一般是事先提取特征。提取诸多特征后，要对这些特征进行相关性分析，找到最能代表字符的特征，去掉对分类无关和自相关的特征。然而，这些特征的提取太过依赖人的经验和主观意识，提取到的特征的不同对分类性能影响很大，甚至提取的特征的顺序也会影响最后的分类性能。同时，图像预处理的好坏也会影响到提取的特征。