图卷积网络，为什么没有彩色图像的卷积神经网络

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1，为什么没有彩色图像的卷积神经网络
2，卷积神经网络每层提取的特征是什么样的
3，训练一个图像识别分类的卷积神经网络使用什么配置的电脑比较好
4，卷积神经网络怎么用于比较图片
5，为什么有图卷积神经网络
6，什么是图神经网络

1，为什么没有彩色图像的卷积神经网络

那么在你发视频的时候但是对方只能看到你的视频发起你自己会能看到自己的图像对方没有接看不到你的图像

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。

为什么没有彩色图像的卷积神经网络

2，卷积神经网络每层提取的特征是什么样的

卷积神经网络是一个多层的神经网络，每层由多个二维平面组成，而每个平面由多个独立神经元组成。　　图：卷积神经网络的概念示范：输入图像通过和三个可训练的滤波器和可加偏置进行卷积，滤波过程如图一，卷积后在c1层产生三个特征映射图，然后特征映射图中每组的四个像素再进行求和，加权值，加偏置，通过一个sigmoid函数得到三个s2层的特征映射图。这些映射图再进过滤波得到c3层。这个层级结构再和s2一样产生s4。最终，这些像素值被光栅化，并连接成一个向量输入到传统的神经网络，得到输出。　　一般地，c层为特征提取层，每个神经元的输入与前一层的局部感受野相连，并提取该局部的特征，一旦该局部特征被提取后，它与其他特征间的位置关系也随之确定下来；s层是特征映射层，网络的每个计算层由多个特征映射组成，每个特征映射为一个平面，平面上所有神经元的权值相等。特征映射结构采用影响函数核小的sigmoid函数作为卷积网络的激活函数，使得特征映射具有位移不变性。　　此外，由于一个映射面上的神经元共享权值，因而减少了网络自由参数的个数，降低了网络参数选择的复杂度。卷积神经网络中的每一个特征提取层（c-层）都紧跟着一个用来求局部平均与二次提取的计算层（s-层），这种特有的两次特征提取结构使网络在识别时对输入样本有较高的畸变容忍能力。

可以啊，但是没必要，卷积网本身就能够自动智能的提取特征，你只要设计好网络结构，每个卷积提取多少个特征就行了。

卷积神经网络每层提取的特征是什么样的

3，训练一个图像识别分类的卷积神经网络使用什么配置的电脑比较好

看你的描述这么专业，最后怎么问的有点外行，既然系统做图像识别的学习，肯定是需要大数据配合，电脑哪里处理的了，要用服务器，如果是初级应用，那么性能不一定要多强，两台入门级的服务器吧，因为可以支持多线程处理，为了节约，可以买国产的塔式服务器，便宜而且可以不用机柜，现在的服务器大多也都是千兆网卡了，不用特意要求，主要在内存和硬盘，现在的服务器瓶颈就是数据读取速度，资金允许就配固态盘做数据盘，配合前兆网卡和两台服务器处理能力，完美的学习环境。

训练一个图像识别分类的卷积神经网络使用什么配置的电脑比较好

4，卷积神经网络怎么用于比较图片

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。

SVM方面，首选的肯定是LIBSVM这个库，应该是应用最广的机器学习库了。下面主要推荐一些DeepLearning的GitHub项目吧！1. convnetjs - Star:2200+实现了卷积神经网络，可以用来做分类，回归，强化学习等。2. DeepLearn Toolbox - Star:1000+Matlab实现中最热的库存，包括了CNN,DBN,SAE,CAE等主流模型。3. Deep Learning(yusugomo) - Star:800+实现了深度学习网络，从算法与实现上都比较全，提供了5种语言的实现：Python,C/C++,Java,Scala，实现的模型有DBN/CDBN/RBM/CRBM/dA/SdA/LR等。4. Neural-Networks-And-Deep-Learning - Star:500+这是同名书的配套代码，语言是Python。5. rbm-mnist - Star:200+这个是hinton matlab代码的C++改写版，还实现了Rasmussen的共轭梯度Conjugate Gradient算法。

5，为什么有图卷积神经网络

本质上说，世界上所有的数据都是拓扑结构，也就是网络结构，如果能够把这些网络数据真正的收集、融合起来，这确实是实现了AI智能的第一步。所以，如何利用深度学习处理这些复杂的拓扑数据，如何开创新的处理图数据以及知识图谱的智能算法是AI的一个重要方向。深度学习在多个领域的成功主要归功于计算资源的快速发展（如 GPU）、大量训练数据的收集，还有深度学习从欧几里得数据（如图像、文本和视频）中提取潜在表征的有效性。但是，尽管深度学习已经在欧几里得数据中取得了很大的成功，但从非欧几里得域生成的数据已经取得更广泛的应用，它们需要有效分析。如在电子商务领域，一个基于图的学习系统能够利用用户和产品之间的交互以实现高度精准的推荐。在化学领域，分子被建模为图，新药研发需要测定其生物活性。在论文引用网络中，论文之间通过引用关系互相连接，需要将它们分成不同的类别。自2012年以来，深度学习在计算机视觉以及自然语言处理两个领域取得了巨大的成功。假设有一张图，要做分类，传统方法需要手动提取一些特征，比如纹理，颜色，或者一些更高级的特征。然后再把这些特征放到像随机森林等分类器，给到一个输出标签，告诉它是哪个类别。而深度学习是输入一张图，经过神经网络，直接输出一个标签。特征提取和分类一步到位，避免了手工提取特征或者人工规则，从原始数据中自动化地去提取特征，是一种端到端（end-to-end）的学习。相较于传统的方法，深度学习能够学习到更高效的特征与模式。图数据的复杂性对现有机器学习算法提出了重大挑战，因为图数据是不规则的。每张图大小不同、节点无序，一张图中的每个节点都有不同数目的邻近节点，使得一些在图像中容易计算的重要运算（如卷积）不能再直接应用于图。此外，现有机器学习算法的核心假设是实例彼此独立。然而，图数据中的每个实例都与周围的其它实例相关，含有一些复杂的连接信息，用于捕获数据之间的依赖关系，包括引用、朋友关系和相互作用。最近，越来越多的研究开始将深度学习方法应用到图数据领域。受到深度学习领域进展的驱动，研究人员在设计图神经网络的架构时借鉴了卷积网络、循环网络和深度自编码器的思想。为了应对图数据的复杂性，重要运算的泛化和定义在过去几年中迅速发展。

首先搞清楚机器学习以及卷积神经网络概念。其实卷积神经网络是机器学习中的一种算法。主要用于图像特征提取。而机器学习主要指统计机器学习。而机器学习有三个要素：1、模型2、策略3、算法，cnn属于一种算法。所以没有什么优于的说法。

6，什么是图神经网络

图说的是计算机拓扑里面的图就是那个有边和节点，有向图，无向图的那个。以这种数据结构为输入并进行处理的神经网络就是图神经网络了，结构会不太一样，但是大同小异了。

人工神经网络算法的作用机理还是比较难理解，现在以一个例子来说明其原理。这个例子是关于人的识别技术的，在门禁系统，逃犯识别，各种验证码破译，银行预留印鉴签名比对,机器人设计等领域都有比较好的应用前景，当然也可以用来做客户数据的挖掘工作，比如建立一个能筛选满足某种要求的客户群的模型。机器识别人和我们人类识别人的机理大体相似，看到一个人也就是识别对象以后，我们首先提取其关键的外部特征比如身高，体形，面部特征，声音等等。根据这些信息大脑迅速在内部寻找相关的记忆区间，有这个人的信息的话，这个人就是熟人，否则就是陌生人。人工神经网络就是这种机理。假设上图中x(1)代表我们为电脑输入的人的面部特征，x(2)代表人的身高特征x(3)代表人的体形特征x(4)代表人的声音特征w(1)w(2)w(3)w(4)分别代表四种特征的链接权重，这个权重非常重要，也是人工神经网络起作用的核心变量。现在我们随便找一个人阿猫站在电脑面前，电脑根据预设变量提取这个人的信息，阿猫面部怎么样，身高多少，体形胖瘦，声音有什么特征，链接权重初始值是随机的，假设每一个w均是0.25,这时候电脑按这个公式自动计算,y=x(1)*w(1)+x(2)*w(2)+x(3)*w(3)+x(4)*w(4)得出一个结果y,这个y要和一个门槛值（设为q）进行比较，如果y>q,那么电脑就判定这个人是阿猫,否则判定不是阿猫.由于第一次计算电脑没有经验,所以结果是随机的.一般我们设定是正确的,因为我们输入的就是阿猫的身体数据啊. 现在还是阿猫站在电脑面前,不过阿猫怕被电脑认出来,所以换了一件衣服,这个行为会影响阿猫的体形,也就是x(3)变了,那么最后计算的y值也就变了,它和q比较的结果随即发生变化,这时候电脑的判断失误,它的结论是这个人不是阿猫.但是我们告诉它这个人就是阿猫,电脑就会追溯自己的判断过程,到底是哪一步出错了,结果发现原来阿猫体形x(3)这个体征的变化导致了其判断失误,很显然,体形x(3)欺骗了它,这个属性在人的识别中不是那么重要,电脑自动修改其权重w(3),第一次我对你是0.25的相信,现在我降低信任值,我0.10的相信你.修改了这个权重就意味着电脑通过学习认为体形在判断一个人是否是自己认识的人的时候并不是那么重要.这就是机器学习的一个循环.我们可以要求阿猫再穿一双高跟皮鞋改变一下身高这个属性,让电脑再一次进行学习,通过变换所有可能变换的外部特征,轮换让电脑学习记忆,它就会记住阿猫这个人比较关键的特征,也就是没有经过修改的特征.也就是电脑通过学习会总结出识别阿猫甚至任何一个人所依赖的关键特征.经过阿猫的训练电脑,电脑已经非常聪明了,这时你在让阿猫换身衣服或者换双鞋站在电脑前面,电脑都可以迅速的判断这个人就是阿猫.因为电脑已经不主要依据这些特征识别人了,通过改变衣服,身高骗不了它.当然,有时候如果电脑赖以判断的阿猫关键特征发生变化,它也会判断失误.我们就不要要求这么高了,不要说电脑,就是人类也无能为力,你的一个好朋友你经过多次的识记肯定认识吧,但是他整了容你们在大街上邂逅.你可能觉得这个人声音好熟悉,体形好熟悉,----都像自己一个朋友,就是脸长的不像.你不敢贸然上去搭讪吧(否定的判断).因为我们判定一个人是否是自己的朋友的时候依靠的关键的特征就是面部特征,而他恰恰就是改变了这一特征.当然也存在我们把一个拥有和我们朋友足够多相似特征的人判定为我们的朋友,这就是认错人的现象了.这些问题电脑也会出现. 不过这个算法还是有比较积极的意义的,实现了一定程度上的智能化.

神经网络的兴起与应用成功推动了模式识别和数据挖掘的研究。许多曾经严重依赖于手工提取特征的机器学习任务（如目标检测、机器翻译和语音识别），如今都已被各种端到端的深度学习范式（例如卷积神经网络（CNN）、长短期记忆（LSTM）和自动编码器）彻底改变了。曾有学者将本次人工智能浪潮的兴起归因于三个条件，分别是：计算资源的快速发展（如GPU）、大量训练数据的可用性、深度学习从欧氏空间数据中提取潜在特征的有效性尽管传统的深度学习方法被应用在提取欧氏空间数据的特征方面取得了巨大的成功，但许多实际应用场景中的数据是从非欧式空间生成的，传统的深度学习方法在处理非欧式空间数据上的表现却仍难以使人满意。例如，在电子商务中，一个基于图（Graph）的学习系统能够利用用户和产品之间的交互来做出非常准确的推荐，但图的复杂性使得现有的深度学习算法在处理时面临着巨大的挑战。这是因为图是不规则的，每个图都有一个大小可变的无序节点，图中的每个节点都有不同数量的相邻节点，导致一些重要的操作（例如卷积）在图像（Image）上很容易计算，但不再适合直接用于图。此外，现有深度学习算法的一个核心假设是数据样本之间彼此独立。然而，对于图来说，情况并非如此，图中的每个数据样本（节点）都会有边与图中其他实数据样本（节点）相关，这些信息可用于捕获实例之间的相互依赖关系。近年来，人们对深度学习方法在图上的扩展越来越感兴趣。在多方因素的成功推动下，研究人员借鉴了卷积网络、循环网络和深度自动编码器的思想，定义和设计了用于处理图数据的神经网络结构，由此一个新的研究热点——“图神经网络（Graph Neural Networks，GNN）”应运而生，本篇文章主要对图神经网络的研究现状进行简单的概述。需要注意的是，图神经网络的研究与图嵌入或网络嵌入密切相关，图嵌入或网络嵌入是数据挖掘和机器学习界日益关注的另一个课题。图嵌入旨在通过保留图的网络拓扑结构和节点内容信息，将图中顶点表示为低维向量，以便使用简单的机器学习算法（如，支持向量机分类）进行处理。许多图嵌入算法通常是无监督的算法，它们可以大致可以划分为三个类别，即矩阵分解、随机游走和深度学习方法。同时图嵌入的深度学习方法也属于图神经网络，包括基于图自动编码器的算法（如DNGR和SDNE）和无监督训练的图卷积神经网络（如GraphSage）。

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