基于卷积神经网络的深度学习算法与应用研究_陈先昌
基于深度学习的StyleGAN2合成人脸识别系统
式中：y 表示样本的标签，真实人脸为 1，合成人脸为 0，p 表示样本预测为合成人脸的概率。 4.6 全连接层
本次设计中加入了三层全连接网络层 , 不同卷积层的滑 动卷积，全连接网络每一层的所有神经元与上一层完全连接。 对于第 l+1 层的第 i 个神经元，它的输出方式为：
2 卷积神经网络的概念
卷积神经网络（convolutional neural networks,CNN）
1. 广东理工学院信息技术学院 广东肇庆 526020 [ 基金项目 ] 广东省 2020 年大学生创新创业训练计划项目（项 目编号：S202013720009，基于深度学习的高仿真合成人脸 图片识别系统）
（1）
图 1 系统架构图
图 2 模型的网络结构图
（1）(3×3)×3×8 的卷积网络层 → (1×1)×8×6 的 卷积网络层 → 极大池化网络层；
（2）(1×1)×6×12 的卷积网络层 → (3×3)×12×16 的卷积网络层 → 极大池化网络层；
（3）(3×3)×16×16 的卷积网络层 → (1×1)×16×8 的卷积网络层 → 极大池化网络层；
（3）
定该层不能达到提取特征值的目的，而是尝试利用现存的高 阶特征去完成学习目标。全连接神经网络层和输出层构成一 个二元分类器，输出是否为 AI 合成人脸图片。分类器结构见 图 3。
图 3 分类器结构 5 系统测试及验证 5.1 交叉验证
在本次交叉验证 [12] 中，使用未参加训练的 300 张图片 对系统进行验证 [13]。由于本次验证的图片数量比较大，所以 将本次的 150 张合成人脸图片和 150 张真实人脸图片直接上 传至服务器上，使用脚本分别进行提交识别，识别完后查询 数据库便可知道识别结果。
基于深度学习卷积神经网络图像识别技术的研究与应用
CNN 是一种层次网络结构，可分为输入层、卷 积层、激活函数层、池化层、全连接层及输出等部 分（如图 1 所示）。输入原始数据（例如图像的原 始 像 素 值 ），经 过 卷 积 、激 活 函 数 及 池 化 等 层 层 操 作 ， 最终将原始数据中的高层语义概念剥离出来，这就 是前馈运算。通过误差函数通过计算真实值和输出 值之间的误差值，反向逐层反馈，更新每层参数， 这是反馈运算。通过前馈运算与反馈运算，最终使 模型收敛，实现完成训练的目的。
图2 卷积层的作用。卷积层通过卷积核完成对图像信 息的提取，故卷积核上的参数决定了该卷积层的作用。
China 中国 Plant 设备
Engineering 工程
例如有一种边缘滤波器
，当该滤波器作
用于图片中物体的边缘时，那么边缘和其四周的像素值
差异应比较大。如果作用该滤波器，那么边缘四周像素
值差异小的部分就会被消除，而差异较大的部分就被凸
146 中国设备工程 2018.12 ( 上 )
图1
2 卷积神经网络的特征结构
卷积层。首先应了解什么是卷积操作，如图 2，画 面中间一个 3×3 大小的矩阵，将矩阵中的参数与对应 图像（画面左）位置像素所对应的参数分别相乘并相加， 此即为卷积操作。将所得数值作为一次卷积操作的输 出，之后选择将卷积核往某个方向平移一个单位长度， 再次进行卷积操作，直到得到新的一层，这一层同时也 作为下一层的输入。这个含有一定大小的矩阵（这里是 3×3）叫做卷积核（滤波器），每次平移的距离（这里 是 1）叫做步长。进行卷积操作的一层即是卷积层。
Research and Exploration 研究与探索·工艺与技术
基于深度学习卷积神经网络图像 识别技术的研究与应用
基于深度卷积神经网络的图像分类方法研究及应用共3篇
基于深度卷积神经网络的图像分类方法研究及应用共3篇基于深度卷积神经网络的图像分类方法研究及应用1基于深度卷积神经网络的图像分类方法研究及应用随着计算机技术的飞速发展，计算机视觉已经成为了一个备受关注的领域。
在计算机视觉中，图像分类是一个非常重要的问题。
图像分类的目的是将一张给定的图像分类到预定义的类别中去。
而随着深度学习的兴起，深度卷积神经网络成为了图像分类中的热门方法。
深度卷积神经网络是一种深度学习模型，它不仅可以进行图像分类，还可以处理声音、文本等多种类型的数据。
该模型通过多层的卷积和池化层来提取图像特征，将这些特征传递到全连接层中进行分类。
在深度卷积神经网络的学习过程中，需要使用大量的图像数据进行训练。
训练数据可以通过在线数据集，或者自己构建的私有数据集来获取。
有了训练数据后，深度卷积神经网络可以通过反向传播算法来进行优化。
优化后的深度卷积神经网络可以对新图像进行分类，从而帮助我们更好地理解图像。
深度卷积神经网络的应用非常广泛，例如医疗影像诊断、自动驾驶、人脸识别等等。
在医疗影像诊断中，深度卷积神经网络可以识别CT扫描、核磁共振等图像，并根据图像内容提供诊断报告。
在自动驾驶中，深度卷积神经网络可以识别道路标志、车辆、行人等物体，并根据这些信息控制汽车移动。
在人脸识别中，深度卷积神经网络可以对人的面部特征进行识别，从而辨别不同的人物。
然而，深度卷积神经网络的训练过程相对较慢，而且模型的参数很多。
因此，针对特定的应用场景，需要对深度卷积神经网络进行优化。
例如，在图像分类中，我们可以使用迁移学习的方法，将一个在大规模图像数据上训练过的深度卷积神经网络迁移到小规模数据上，从而提高图像分类的精度。
总的来说，基于深度卷积神经网络的图像分类方法具有很高的精度和广泛的应用场景。
在未来，它将持续发挥重要的作用，感受人工智能给生活带来的便利深度卷积神经网络（CNN）是计算机视觉和图像处理领域中一种非常有效的方法，越来越多的应用场景使用CNN进行图像分类。
卷积神经网络的研究及应用分析
所 在位 置 和尺 寸大 小 的干扰 。它所应 用 的非 监督 学 习 同 时 也为 卷积 神 经 网络早 些年 的探 究 中 占有一 席之 地 的学
习方法 【 ｌ Ｊ 。
（ ２ ）模 型再 现时段 。Ｌ ｅ Ｃ ｕ ｎ等在 研究手写 数字识别 问 题时 。首先 提出 了使用梯 度反 向传播算法 训练 的卷 积神经 网络模 型 ，并在 ＭＮ Ｉ Ｓ Ｔ的手 写数 字数 据 集上 表 现 出 了相 对于 当时其 他方法 更好 的性 能『 １ 】 Ｉ 。梯度反 向传播算法 和卷 积神经 网络 的成 功给机器 学习领域带来 了新 的希望 ．开 启 了基于统计学 习模型 的机 器学习浪潮 ，同时也带动 了人 工 神 经网络进入到蓬勃 发展 的新 阶段。 目前 ．卷 积神经 网络 已成为 当前语音分 析和 图像识 别领域 的研究热 点 ，它是第
可 以通过执行端 到输 出端 的监督培训 ，不需要 预训练 。在 接 下来 的几年 中 ，使用深层 神经 网络 于图像分类 成为计算 机 视觉中最具影响力 的应用之 一 。卷 积神经 网络 ，一个特 定形式 的深度学习模 型 ，已经在计算机视觉被广泛采用。
对 于网络 的输入是 多维信号 时具有更 明显 的优 势。随着深
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《基于3D卷积深度强化学习的交通灯配时优化技术研究》
《基于3D卷积深度强化学习的交通灯配时优化技术研究》一、引言随着城市化进程的加速，交通拥堵问题日益严重，交通灯配时系统作为城市交通管理的重要组成部分，其优化对于提高交通效率、减少拥堵具有重要意义。
传统的交通灯配时方法主要依靠人工经验和试错法进行调试，不仅效率低下，而且难以应对复杂的交通环境。
近年来，深度强化学习等人工智能技术为交通灯配时优化提供了新的思路。
本文基于3D卷积深度强化学习技术，对交通灯配时优化技术进行研究，旨在提高交通系统的运行效率和减少拥堵。
二、相关技术背景2.1 3D卷积神经网络3D卷积神经网络是一种深度学习技术，可以处理具有三维空间结构的数据。
在交通灯配时优化中，3D卷积神经网络可以用于提取交通流量的时空特征，为后续的优化提供依据。
2.2 深度强化学习深度强化学习是机器学习的一种，通过结合深度学习和强化学习的优势，可以在复杂的决策问题中实现智能决策。
在交通灯配时优化中，深度强化学习可以用于根据实时交通情况动态调整交通灯的配时策略。
三、基于3D卷积深度强化学习的交通灯配时优化技术3.1 技术实现本研究首先利用3D卷积神经网络提取交通流量的时空特征，然后通过深度强化学习算法对交通灯的配时策略进行优化。
具体实现步骤如下：（1）数据预处理：收集交通流量数据，包括车辆数量、行驶速度、交通信号灯状态等，并进行数据清洗和预处理。
（2）特征提取：利用3D卷积神经网络对预处理后的数据进行特征提取，得到交通流量的时空特征。
（3）强化学习模型构建：构建基于深度强化学习的交通灯配时优化模型，将提取的特征作为模型的输入，输出为交通灯的配时策略。
（4）策略优化：通过强化学习算法对模型进行训练，根据实时交通情况动态调整交通灯的配时策略，以达到优化交通流的目的。
3.2 技术优势基于3D卷积深度强化学习的交通灯配时优化技术具有以下优势：（1）能够自动学习和适应复杂的交通环境，实现智能决策。
（2）能够根据实时交通情况动态调整交通灯的配时策略，提高交通系统的运行效率。
一种基于深度卷积神经网络的深度图增强方法[发明专利]
![一种基于深度卷积神经网络的深度图增强方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/0af1a6c6f71fb7360b4c2e3f5727a5e9856a273b.png)
(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201911352792.8(22)申请日 2019.12.25(71)申请人 左一帆地址 330000 江西省南昌市西湖区八一大道275号10栋3单元402户(72)发明人 左一帆 方玉明 温文瑛 杨勇 商习武 (74)专利代理机构 北京科亿知识产权代理事务所(普通合伙) 11350代理人 汤东凤(51)Int.Cl.G06T 7/50(2017.01)G06T 7/40(2017.01)G06T 7/11(2017.01)G06T 5/00(2006.01)G06N 3/04(2006.01)G06T 3/40(2006.01)(54)发明名称一种基于深度卷积神经网络的深度图增强方法(57)摘要本发明涉及一种基于深度卷积神经网络的深度图增强方法，其特征在于：在由粗到细的深度图增强框架下，通过保持高分辨率纹理图特征，基于卷积神经网络逐步提取纹理图多尺度指导特征，该设计有效提升多尺度指导特征提取的质量；利用稠密连接优化指导特征的使用效率，逐步细化深度图特征；此外，通过引入全局和局部残差学习，实现低质量深度图多频率成分逐步恢复。
本发明能够获得高质量深度图，且易于使用，具有运行速度快的优点。
权利要求书1页 说明书5页 附图3页CN 111080688 A 2020.04.28C N 111080688A1.一种基于深度卷积神经网络的深度图增强方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1 ：准备阶段，构建用于训练深度卷积神经网络的纹理图和深度图图像对；步骤2 ：网络构建阶段，构建深度卷积神经网络由粗到细地增强深度图；步骤3 ：训练阶段，设计损失函数，迭代优化损失函数，减少损失代价；步骤4 ：测试阶段，输入测试高分辨率纹理图和低分辨率深度图，获取增强的深度图。
2.根据权利要求1所述的一种基于深度卷积神经网络的深度图增强方法，其特征在于：将网络中收集的高分辨率纹理图和深度图裁剪成具有重叠区域的子图像对，并适当通过旋转和加噪增强训练集；然后，将训练集分为训练数据集和验证数据集两部分，在训练过程中，随机读取训练数据中的图像对作为神经网络的输入。
基于卷积神经网络的深度学习算法与应用分析
卷积神经网络的本质是多层感知，该理论是研究人员观 察动物视觉皮层得到的。视觉皮层的细胞结构非常复杂，具 体可以分成两种类型，一种是复杂细胞，另一种是简单细胞， 这两种细胞对视觉输入空间的子区域具有较高的敏感度，因 此，在该生物的视野区内，可以将进入区域的物体进行平铺
覆盖。复杂细胞与简单细胞相比，其接受域具有显著优势， 不仅范围更加广阔，而且稳定性更高，而简单细胞容易受到 边缘刺激，并产生相应反应。
关键词：卷积神经网络；深度学习；应用分析 中图分类号：TP181；TP391.4 文献标识码：A 文章编号：1003-9767（2018）17-036-03
Deep Learning Algorithm and Application Analysis Based on Convolutional Neural Network
１ 引言
信息技术的发展使智能时代随之到来，通过对各项数据 的采集和分析，机器逐渐实现对人脑的模仿，并且在各个领 域得到有效应用。深度学习的本质是一种复杂的算法，通过 这种算法，机器能够实现语音、图像识别等复杂操作。现阶 段深度学习的研究和实践成果不断增加，使人工智能技术的 发展速度加快，为社会生活带来了极大便利。
2.3 整体架构
卷积神经网络的整体架构具有多层次的特点，其中最主 要的模块主要有两个，一是卷积层，二是采样层。卷积神经 网络整体架构的主要优势是高效提取对象的局部特征，其提 取方法与权重共享一样，采用的是梯度下降的方法，这样不 仅能够降低函数的损失，还能够反向调节权重参数，从而使 卷积神经网络的精确度得到提升。
３ 深度学习理论的基本概述
3.1 人脑视觉
人脑的运行原理是非常抽象复杂的，其大脑皮层神经元与 视觉系统之间存在迭代性的对应关系。当视觉系统接收到信 息时，人脑会对这一原始信号做出初步反应，然后通过判定 进行抽象处理。在此过程中，人脑处于分层处理和分阶段处 理的状态，其处理顺序也遵循先局部再整体的顺序，而且信 息的处理过程是反复的，直到所有的信息及特征都得到提取 和处理，对于被处理的物体而言，其抽象程度与识别效率之 间存在正比关系，即物体的抽象程度越高，人脑对此类信息 的分类速度就越快ion Technology Co., Ltd. Shanghai Branch, Shanghai 200120, China) Abstract: With the development of computer technology and information technology, in-depth learning has gradually attracted the attention of researchers at home and abroad. Based on this, this paper studies the deep learning algorithms and applications based on the convolution neural network. Firstly, it summarizes the theory of convolution neural network from three aspects: sparse connection, weight sharing and overall architecture, and then briefly expounds the theory of deep learning from the three aspects of human vision, object features and training process. Finally, the application of deep learning algorithm in Natural Language Processing, image recognition and speech recognition is analyzed. Key words: convolution neural network; deep learning; application analysis
基于FPGA的卷积神经网络Softmax层实现
基于FPGA的卷积神经网络Softmax层实现李理;应三丛【摘要】FPGA能够充分发挥卷积神经网络的并行特性,并在小尺寸、低功耗的条件下,实现卷积神经网络的运算,是人工智能研究和发展的新方向.其中,Softmax层函数是神经网络的输出层函数,主要用于神经网络的最后一层.首先简要介绍Softmax层函数,分析几种实现函数的方案,然后采用分段拟合的方法在MATLAB 上对Softmax层函数进行逼近,对数据进行量化和分析,在FPGA平台用硬件描述语言实现Softmax层函数,并通过Vivado进行仿真,结果表明误差可以控制在较小数量级.【期刊名称】《现代计算机（专业版）》【年(卷),期】2017(000)026【总页数】4页(P21-24)【关键词】神经网络;FPGA;Softmax;分段拟合【作者】李理;应三丛【作者单位】四川大学计算机学院,成都 610041;四川大学计算机学院,成都610041【正文语种】中文神经网络作为机器学习的一个重要领域，随着集成电路的发展，计算机处理能力不断提高，神经网络依然是当今人工智能研究和发展的热点。
目前，为了高效地实现对卷积神经网络的计算，多块GPU组成的并行运算平台被广泛运用。
然而，由于存在GPU平台体积大、功耗大的特点，小尺寸、低功耗的平台上难以广泛应用卷积神经网络。
FPGA又称现场可编程门阵列，它的特点是能通过硬件编程来实现并行计算。
因此，用FPGA来实现神经网络，不仅能大大加快计算速度，降低功耗，同时有助于将神经网络发展到嵌入式领域。
Softmax函数是神经网络中的一种输出层函数，计算输出层的值，主要用于神经网络最后一层。
Softmax定义：假设有一个数组V，Vi表示V中的第i个元素，∑jej表示从第一个元素值开始的求和，那么这个元素的Softmax值就是：也就是说，是该元素的自然指数值，与所有元素自然指数值和的比值。
由于分母是一个求和，只需要对每一个ei进行分析讨论。