Convolutional Neural Network，简称 CNN

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称 CNN）是一种特殊的神经网络结构，主要应用于图像识别、语音识别等领域。CNN 的特点是具有卷积层和池化层，能够从复杂数据中提取特征，降低计算复杂度，并实现平移不变性。
CNN 的基本结构包括以下几个部分：

1. 输入层：输入原始数据，如图像或音频信号等。
2. 卷积层：提取数据特征，通常使用卷积核（一个小的函数）与输入数据进行局部卷积操作。卷积操作具有权值共享和局部性特点，可以减少计算量和参数数量。
3. 池化层：对数据进行降维处理，通常采用最大池化或平均池化方法。池化层可以降低计算复杂度，同时保留关键信息。
4. 激活函数：引入非线性变换，使神经网络可以学习更加复杂的函数。常见的激活函数有 sigmoid、ReLU 和 tanh 等。
5. 全连接层：将卷积层和池化层输出的数据进行整合，并进行分类或回归等任务。全连接层类似于传统的多层感知器（Multilayer Perceptron，简称 MLP），但其参数数量较少，因为卷积层和池化层已经提取了关键特征。
6. 输出层：根据任务类型，输出预测结果，如图像分类结果或目标检测坐标等。
   CNN 学习 demos 可以帮助您更好地理解卷积神经网络的结构和原理。以下是一些建议的学习 demos：
7. TensorFlow 官方文档：TensorFlow 提供了详细的 CNN 教程和示例代码，涵盖了从简单的手写数字识别（MNIST 数据集）到复杂的图像分类（CIFAR-10 数据集）等多个应用场景。网址：https://www.tensorflow.org/tutorials
8. PyTorch 官方文档：PyTorch 提供了丰富的 CNN 教程和 demos，包括图像分类、物体检测、语义分割等任务。网址：https://pytorch.org/tutorials
9. Kaggle：Kaggle 是一个数据科学竞赛平台，提供了许多有趣的项目和数据集。您可以通过参加比赛，学习其他选手的 CNN 模型和技巧。网址：https://www.kaggle.com
   通过学习 demos 和实践项目，您可以更好地理解卷积神经网络的原理和应用，为以后的研究和工作打下坚实的基础。

Convolutions and maxpool
Load the CIFAR-10 images, and define helper functions to visualize the convolutions and weights:

%matplotlib inline
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import cifar_tools
import tensorflow as tf

names, data, labels = \
    cifar_tools.read_data('./cifar-10-batches-py')


def show_conv_results(data, filename=None):
    plt.figure()
    rows, cols = 4, 8
    for i in range(np.shape(data)[3]):
        img = data[0, :, :, i]
        plt.subplot(rows, cols, i + 1)
        plt.imshow(img, cmap='Greys_r', interpolation='none')
        plt.axis('off')
    if filename:
        plt.savefig(filename)
    else:
        plt.show()


def show_weights(W, filename=None):
    plt.figure()
    rows, cols = 4, 8
    for i in range(np.shape(W)[3]):
        img = W[:, :, 0, i]
        plt.subplot(rows, cols, i + 1)
        plt.imshow(img, cmap='Greys_r', interpolation='none')
        plt.axis('off')
    if filename:
        plt.savefig(filename)
    else:
        plt.show()
names ['airplane', 'automobile', 'bird', 'cat', 'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck']
(50000, 3072) (50000,)
Let's start with a an example image:

raw_data = data[4, :]
raw_img = np.reshape(raw_data, (24, 24))
plt.figure()
plt.imshow(raw_img, cmap='Greys_r')
plt.show()

Define the TensorFlow ops:

x = tf.reshape(raw_data, shape=[-1, 24, 24, 1])
W = tf.Variable(tf.random_normal([5, 5, 1, 32]))
b = tf.Variable(tf.random_normal([32]))

conv = tf.nn.conv2d(x, W, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')
conv_with_b = tf.nn.bias_add(conv, b)
conv_out = tf.nn.relu(conv_with_b)

k = 2
maxpool = tf.nn.max_pool(conv_out, ksize=[1, k, k, 1], strides=[1, k, k, 1], padding='SAME')
Visualize the effects of running the convolution and maxpool ops:

with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())

    W_val = sess.run(W)
    print('weights:')
    show_weights(W_val)

    conv_val = sess.run(conv)
    print('convolution results:')
    print(np.shape(conv_val))
    show_conv_results(conv_val)


    conv_out_val = sess.run(conv_out)
    print('convolution with bias and relu:')
    print(np.shape(conv_out_val))
    show_conv_results(conv_out_val)


    maxpool_val = sess.run(maxpool)
    print('maxpool after all the convolutions:')
    print(np.shape(maxpool_val))
    show_conv_results(maxpool_val)
weights:

convolution results:
(1, 24, 24, 32)

convolution with bias and relu:
(1, 24, 24, 32)

maxpool after all the convolutions:
(1, 12, 12, 32)