【连载】深度学习笔记10：三维卷积、池化与全连接
深度学习中的卷积神经网络与循环神经网络
深度学习中的卷积神经网络与循环神经网络深度学习是目前人工智能领域最为炙手可热的技术之一，它在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域都取得了显著的成就。
而在深度学习领域中，卷积神经网络和循环神经网络是两个重要的模型，它们在不同的任务中展现出了卓越的性能。
本文将重点介绍卷积神经网络和循环神经网络的原理、结构和应用，旨在帮助读者更好地理解这两种神经网络模型。
一、卷积神经网络(Convolutional Neural Network，CNN)1.1原理卷积神经网络是受到生物视觉系统的启发而提出的一种深度学习模型，它模拟了人类视觉皮层的工作原理。
在卷积神经网络中，包含了卷积层、池化层和全连接层等组件。
卷积层是卷积神经网络的核心组件，它通过卷积操作从输入数据中提取特征。
卷积操作可以有效地减少参数数量，并且能够捕捉数据中的局部特征。
此外，卷积操作还具有平移不变性，能够识别特征在不同位置的模式。
池化层通常紧跟在卷积层后面，它的作用是降低特征图的尺寸，并减少模型对位置的敏感度。
常见的池化操作有最大池化和平均池化，它们分别选择特征图中的最大值和平均值作为输出。
全连接层是卷积神经网络中的最后一层，它将特征图展平成一维向量，并通过全连接操作将提取的特征进行分类或回归。
1.2结构卷积神经网络通常由多个卷积层、池化层和全连接层构成，其中卷积层和池化层交替出现，而全连接层通常出现在网络的最后一部分。
卷积神经网络的结构可以根据具体的任务进行调整，以达到更好的性能。
1.3应用卷积神经网络在图像识别、物体检测、人脸识别等领域取得了巨大的成功。
以ImageNet图像识别比赛为例，卷积神经网络模型始终是各种比赛的最佳选择，它在复杂的图像数据上展现了出色的识别性能。
此外，卷积神经网络还被广泛应用于医学影像识别、自动驾驶、智能安防等领域。
二、循环神经网络(Recurrent Neural Network，RNN)2.1原理循环神经网络是一种能够处理时序数据的神经网络模型，它具有记忆能力，能够对序列数据进行建模。
深度学习知识点总结
深度学习知识点总结深度学习是一种人工智能（AI）的子领域，它的目标是让计算机系统像人类一样具有分析、理解和解释数据的能力。
通过模拟人脑中神经元的工作原理，深度学习算法可以学习和理解数据中的复杂模式，并进行非常准确的分类和预测。
本文将系统地总结深度学习的基本概念和常见技术，帮助读者全面了解深度学习的核心知识点。
一、基本概念1. 神经网络神经网络是深度学习的基础，它模拟了人脑中神经元之间的连接关系。
一个神经网络由许多神经元组成，并通过神经元之间的连接来传递信息。
通常，神经网络被组织成多个层次，包括输入层、隐藏层和输出层。
每个神经元接收来自上一层神经元的输入，通过加权求和和激活函数的处理后产生输出。
神经网络可以通过训练来学习适应不同的数据模式和特征。
2. 深度学习深度学习是一种使用多层神经网络进行学习的机器学习技术。
与传统的浅层神经网络相比，深度学习能够更好地处理大规模高维度的数据，并学习到更加复杂的特征和模式。
深度学习已经广泛应用在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域，取得了显著的成果。
3. 监督学习监督学习是一种常见的机器学习方法，它通过使用有标签的数据样本来训练模型。
在监督学习中，模型通过学习输入和输出之间的关系来进行预测。
常见的监督学习算法包括：神经网络、决策树、支持向量机等。
4. 无监督学习无监督学习是一种不使用标签数据的机器学习方法，它通过学习数据之间的内在结构和模式来进行数据分析和分类。
无监督学习常用的算法包括聚类、关联规则、降维等。
5. 强化学习强化学习是一种通过与环境交互来学习最优决策策略的机器学习方法。
在强化学习中，智能体通过观察环境的反馈和奖励来调整自身的行为，并不断优化决策策略。
强化学习在机器人控制、游戏AI等领域有着广泛应用。
6. 深度学习框架深度学习框架是一种方便开发者进行深度学习模型搭建和训练的软件工具。
常见的深度学习框架包括：TensorFlow、PyTorch、Keras、Caffe等。
深度学习笔记——全连接层
深度学习笔记——全连接层1.概观卷积取的是局部特征，全连接就是把以前的局部特征重新通过权值矩阵组装成完整的图。
因为⽤到了所有的局部特征，所以叫全连接。
全连接层（fully connected layers，FC）在整个卷积神经⽹络中起到“分类器”的作⽤。
如果说卷积层、池化层和激活函数层等操作是将原始数据映射到隐层特征空间的话，全连接层则起到将学到的“分布式特征表⽰”映射到样本标记空间的作⽤。
2.全连接层的理解——————————以下为个⼈看法，如果有错，欢迎锤正！——————————假设我们现在的任务是去区别⼀图⽚是不是猫、假设这个神经⽹络模型已经训练到此阶段，如图：经过卷积，池化，激活等层，现已提取了上图所⽰的局部特征，且已到达了第⼀层全连接层并激活符合特征存在的部分神经元，该连接层是⼀维的，⽽这个层的作⽤就是根据提取到的局部特征进⾏相关操作进⾏组合并输出到第⼆个全连接层的某个神经元处，如上图，经过组合我们可以知道这是个喵头。
那我们现在往后⾛⼀层，到第⼆层全连接层，假设猫的⾝体其他部位特征也都被上述类似的操作提取和组合出来，得当我们找到这些特征，神经元就被激活了（上图红⾊圆圈）此时，再将上图中的特征进⾏组合并输出到输出层，经过softmax函数进⾏分类，得出结论，这是只猫。
⾄此，关于全连接层的信息就简单介绍完了3.全连接层和其他层，全连接层与全连接层之间的换算以上图为例，我们仔细看上图全连接层的结构，全连接层中的每⼀层是由许多神经元组成的（1x 4096）的平铺结构，上图不明显，我们看下图当我第⼀次看到这个全连接层，我的第⼀个问题是它是怎么样把3x3x5的输出，转换成1x4096的形式很简单,可以理解为在中间做了⼀个卷积从上图我们可以看出，我们⽤⼀个3x3x5的filter 去卷积激活函数的输出，得到的结果就是⼀个fully connected layer 的⼀个神经元的输出，这个输出就是⼀个值因为我们有4096个神经元我们实际就是⽤⼀个3x3x5x4096的卷积层去卷积激活函数的输出这⼀步卷积⼀个⾮常重要的作⽤，就是把分布式特征representation映射到样本标记空间就是它把特征representation整合到⼀起，输出为⼀个值。
深度学习及其应用期末测试练习题及答案
一、单选题1、对于某卷积层，关于卷积核大小的描述（假设通道数固定）正确的是哪个？A.卷积核越小，更新参数的计算量越少，但更容易得到局部的特征。
B.卷积核越大，其取得的特征越全面，得到的特征图越大。
C.卷积核越大，越容易提取细节特征D.卷积核只能选择3、5、7等奇数值。
正确答案：A2、下面有关神经网络梯度消失说法错误的是（）A.当神经网络的隐层增加时，就容易发生梯度消失问题，表现在靠近输入层的权重难以更新。
B.网络梯度消失可以通过改变隐层和输出层的神经元激活函数减弱。
C.网络梯度消失可能导致有些权重难以更新，导致网路训练失败。
D.网络梯度消失可以通过减少隐层神经元的个数减弱。
正确答案：D3、假设卷积神经网络某隐层的特征图大小是19*19*8，其中8是通道数，使用大小为3*3的12个卷积核，步长为2，没有padding对此隐层进行操作，得到的特征图大小是？A.8*8*8B.8*8*12C.9*9*12D.14*14*8正确答案：C4、卷积神经网络隐层神经元的数量与下面哪些因素无关？A.输入图像大小B.卷积核大小C.步长D.激活函数正确答案：D5、以下哪个有关卷积神经网络的说法是错误的？A.输入一个300*300的彩色图，经过10个5*5的卷积核，隐层的参数量是260（含偏置）B.使用激活函数Relu的收敛速度比Sigmoid要快一些C.隐层的神经元输入输出可以看成一个相关权重和偏置的复合非线性多元函数。
D.在网络规模相同的情况下，增加网络深度比增加宽度能带来更强的网络特征获取能力正确答案：A6、以下哪个关于卷积神经网络的说法是错误的？A.卷积神经网络训练时值学习每层神经元的阈值B.AlexNet是一个8层的卷积神经网络C.目标检测网络Yolo网络结构中包含卷积层D.典型的卷积神经网络是由卷积层、池化层和全连接层等组成正确答案：A7、下列对于生成式对抗网络的叙述，哪个是错误的？A.训练可能不稳定B.可以产生清晰且真实的样本C.仅由一个生成网络与一个判别网络组成D.属于无监督学习正确答案：C8、假设卷积神经网络某卷积层的输入和输出特征图大小分别为63*63*16和33*33*64，卷积核大小是3*3，步长为2，那么Padding 值为多少？A.0B.3C.2D.1正确答案：C9、有关一般卷积神经网络的组成，下面哪种说法是正确的？A.卷积神经网络的层次结构依次是由输入层、卷积层、池化层、激活层和全连接层组成B.卷积神经网络的层次结构依次是由输入层、池化层、卷积层、激活层和全连接层组成C.卷积神经网络的层次结构依次是由输入层、卷积层、激活层、池化层和全连接层组成D.卷积神经网络的层次结构依次是由输入层、激活层、卷积层、池化层和全连接层组成正确答案：C10、有关卷积神经网络的说法哪个是正确的？A.在卷积层后面使用池化操作，可以减少网络可以训练的参数量B.1*1的卷积没有改变特征图的大小，因此没有获得新的特征C.不同卷积层或同一卷积层只能用一种大小的卷积核D.类似AlexNet网络使用的分组卷积可以增加卷积层的参数量，降低网络训练速度正确答案：A11、有关循环神经网络激活函数的说法，以下哪个是错误的？A.ReLU可以减少循环神经网络的梯度消失问题B.Sigmoid函数相对于Tanh函数来说更容易导致梯度消失C.取Tanh或Sigmoid函数作为激活函数，做梯度下降时，偏导数是一堆小数在做乘法，容易导致网络梯度消失。
卷积神经网络示例（卷积层、池化层、全连接层）
卷积神经⽹络⽰例（卷积层、池化层、全连接层）1 池化层（Pooling layers）除了卷积层，卷积⽹络也经常使⽤池化层来缩减模型的⼤⼩，提⾼计算速度，同时提⾼所提取特征的鲁棒性。
假如输⼊是⼀个 4×4 矩阵，⽤到的池化类型是最⼤池化（max pooling），执⾏最⼤池化的树池是⼀个 2×2 矩阵，即f=2，步幅是 2，即s = 2，执⾏过程⾮常简单，把 4×4的输⼊拆分成不同的区域，这⾥⽤不同颜⾊来标记，对于 2×2的输出，输出的每个元素都是其对应颜⾊区域中的最⼤元素值，下图是操作的具体细节：最⼤化操作的功能就是只要在任何⼀个象限内提取到某个特征，它都会保留在最⼤化的池化输出⾥。
池化的超级参数包括过滤器⼤⼩f和步幅s，常⽤的参数值为f = 2，s = 2，应⽤频率⾮常⾼，其效果相当于⾼度和宽度缩减⼀半，也有使⽤f = 3，s = 2的情况。
⾄于其它超级参数就要看你⽤的是最⼤池化还是平均池化了，也可以根据⾃⼰意愿增加表⽰padding 的其他超级参数，虽然很少这么⽤，最⼤池化时，往往很少⽤到超参数 padding，当然也有例外的情况。
2 卷积神经⽹络⽰例（ Convolutional neural network example）假设，有⼀张⼤⼩为 32×32×3 的输⼊图⽚，这是⼀张 R GB 模式的图⽚，我们想做⼿写体数字识别。
32×32×3 的R GB 图⽚中含有某个数字，⽐如 7，你想识别它是从 0-9 这 10 个数字中的哪⼀个，我们构建⼀个神经⽹络来实现这个功能。
输⼊是 32×32×3 的矩阵，假设第⼀层使⽤过滤器⼤⼩为 5×5，步幅是 1，padding是 0，过滤器个数为 6，那么输出为 28×28×6，将这层标记为 CONV1，它⽤了 6 个过滤器，增加了偏差，应⽤了⾮线性函数，可能是 ReLU ⾮线性函数，最后输出 CONV1 的结果。
全连接层卷积运算
在深度学习中，全连接层和卷积层是两种不同的神经网络层类型。
全连接层（Fully Connected Layer）是指将上一层（例如卷积层或池化层）的所有神经元与下一层的所有神经元之间都进行连接。
每个输入神经元都与输出层中的每个神经元相连，形成一个完全连接的网络结构。
在全连接层中，每个神经元都与前一层的所有神经元有权重连接，并通过激活函数进行传递和处理。
卷积运算（Convolution Operation）是卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）中的一种重要操作。
卷积层是由一系列的卷积核（或滤波器）组成的，每个卷积核与输入层的一小块区域进行卷积运算。
卷积运算通过滑动窗口的方式，对输入层图像或特征图的每个位置都进行局部感知，并生成对应位置的输出。
卷积操作包括卷积核的权重相乘和累加求和的过程。
在卷积神经网络中，通常会使用多个卷积层和全连接层来构建网络结构。
卷积层用于提取输入数据的特征，全连接层则用于对提取到的特征进行分类或回归等任务。
因此，全连接层和卷积运算是卷积神经网络中的两个不同概念和操作。
全连接层实现了输入层到输出层的完全连接，在每个神经元之间进行加权和传递；而卷积运算是局部感知的操作，通过卷积核与输入层进行特征提取和非线性变换。
当全连接层应用于卷积神经网络中时，需要将卷积层的输出展平（Flatten），将其转化为一维向量形式，然后将展平后的向量输入到全连接层中进行运算。
在卷积操作中，每个卷积核会生成一个特征图（Feature Map），也就是一个二维的输出。
而在全连接层中，需要将特征图展平为一个一维向量，然后连接到全连接层的神经元上。
例如，假设经过卷积层的输出是一个特征图矩阵，其形状为[batch_size, height, width, channels]，其中batch_size表示样本数量，height和width表示特征图的空间维度，channels 表示特征图的通道数。
深度学习笔记三——CNN基本结构
深度学习笔记三——CNN 基本结构
CNN 的结构：
卷积层和池化层可以灵活使⽤，卷积层和池化层后是全连接层。
其中卷积层使⽤的激活函数是ReLU(x)=max (0,x ),全连接层就是DNN 的结构，输出层使⽤了Softmax 激活函数。
CNN 中的卷积公式不是数学中严格意义上的卷积，CNN 中⼀个⼆维的卷积公式为s (i ,j )=(X ∗W )(i ,j )=∑m ∑
n x (i +m ,j +n )w (m ,n )其中W 称为卷积核，X 为输⼊，若X 是⼆维的，则W 也是⼆维的。
卷积的过程如下：输⼊为4×3的⼆维矩阵，卷积核为2×2的⼆维矩阵，卷积核每次移动⼀步，则得到的输出矩阵为3×2
若输⼊为多维的，则公式变为s (i ,j )=(X ∗W )(i ,j )+b =n _in
∑k =1(X k ∗W k )(i ,j )+bs (i ,j )=(X ∗W )(i ,j )+b =n _in
∑
k =1(X k ∗W k )(i ,j )+b
其中n_in 是输⼊矩阵的个数，也可以称为张量的最后⼀维的维数。
X k 代表第k 个输⼊矩阵。
W k 代表卷积核的第k 个⼦卷积核矩阵。
s (i ,j )即卷
积核W对应的输出矩阵的对应位置元素的值。
池化：
通俗的讲，池化就是对输⼊张量的⼦矩阵进⾏压缩，减少其维度。
要想将输⼊的n×n的矩阵元素进⾏池化变为⼀个元素，需要建⽴⼀个池化标准。
⼀般为Max或Average。
Processing math: 100%。
深度学习模型的常见结构
深度学习模型的常见结构深度学习已经在各个领域展现出了巨大的潜力，并且成为了人工智能领域的热门话题。
在深度学习中，模型的结构是至关重要的，它决定了模型的性能和效果。
本文将介绍深度学习模型中常见的结构，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）。
一、卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是一种特殊的神经网络结构，广泛应用于图像识别和计算机视觉任务中。
它模拟了人类对视觉信息的处理方式，通过卷积层、池化层和全连接层构成。
其中，卷积层负责提取图像的特征，池化层用于降采样和减小计算量，全连接层则将提取的特征进行分类。
二、循环神经网络（RNN）循环神经网络是一种适用于序列数据处理的模型，广泛应用于自然语言处理和语音识别等领域。
与传统的前馈神经网络不同，RNN 具有循环连接的结构，使其能够捕捉到序列数据中的上下文信息。
RNN 中的隐藏状态可以储存前面时间步的信息，并传递到后面的时间步中，以此实现对序列数据的有效建模。
三、生成对抗网络（GAN）生成对抗网络是一种包含生成器和判别器的模型结构，用于生成逼真的合成数据。
生成器负责生成伪造数据，而判别器则负责判断生成的数据和真实数据的区别。
GAN 通过两个网络相互对抗的方式进行训练，逐渐提高生成器生成真实数据的能力。
四、注意力机制（Attention）注意力机制是一种用于强化模型重点关注区域的结构。
它在自然语言处理和计算机视觉任务中被广泛应用。
通过引入注意力机制，模型能够更加准确地聚焦于输入数据中的关键信息，从而提高模型的性能。
五、残差连接（Residual Connection）残差连接是一种用于解决深度神经网络中梯度消失和梯度爆炸的问题的结构。
在残差连接中，模型的前向传播不仅仅包括正常的组件，还包括一个跳跃连接，将前一层的输出直接与当前层的输入相加。
通过这种方式，残差连接可以使信息更好地从一个层传递到另一个层，加快训练速度并提高模型性能。
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矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。
如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。
㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。
(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。
如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。
对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。
二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。
2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。
㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。
2、矿产品价格稳定性及变化趋势。
三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。
2、矿区矿产资源概况。
3、该设计与矿区总体开发的关系。
㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。
2、矿床开采技术条件及水文地质条件。