基于卷积神经网络的深度学习算法与应用研究_陈先昌

首先识别 150 张合成人脸图片，查询数据库可以找到 150 条识别记录，用户帐号使用的是“GQ”，经查询识别结 果为 1（真实人脸）共有 5 张，仅 5 张识别错误，如图 4 所示。
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。

1 卷积神经网络的基本结构
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。

的成功 。这些 模型 的主要思想是 利用大量 的未标记 的数据 训练模 型 。对 原始 图像进 行 的操作 被称 为非监 督预 训练 。 研究人员认 为在预处理 进行非监 督操作有利 于后期 的监督 任务 ，提 高图像 分类 的正确率 。致力于这些 算法在 大数据
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
…
…
ｌ 删幅Ｅ Ｐ Ｒ Ｏ Ｃ Ｅ Ｓ Ｓ Ｉ Ｎ Ｇ＆啊Ⅱ ｌ Ｔ 哪Ｅ Ⅱ 瞻Ｔ ＾ Ｃ Ｉ Ｉ Ｎ Ｏ Ｌ Ｏ Ｇ Ｙ … ……… …………… …………… …… ………………

《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。

(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。

２ 卷积神经网络理论的基本概述
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。

第31卷第1期2021年2月广东石油化工学院学报Journal of Guangdong University of Petrochemical Technology Vol. 31 No. 1February 2021一种改进的MTCNN 和FaceNet 人脸检测及识别算法研究】李欣1，黄礬，陈哲辉1,龙宇翔1，胥亮1(1.广东石油化工学院计算机学院，广东茂名525000 ； 2.广东石油化工学院理学院，广东茂名525000)摘要：］VrrCNN 和FaceNet 的人脸识别算法是较为常用的算法，但由于各种因素使得识别准确率较低。

为了保障基于MTCNN 和FaceNet 的人脸检测识别系统更好地解决传统安保人工监控模式带来的资源浪费及效率低下等问题，提出了一种改进的 MTCNN 和FaceNet 人脸检测及识别算法。

在现有的MTCNN 和FaceNet 人脸检测及识别算法的基础上,针对夜晚图像出现的 大量噪点，使用两次中值滤波进行快速去噪，降低噪点导致的误检率，从而提高图片识别准确率;并将改进前后的算法分别对 同个人脸数据集进行检测识别,比较改进前后算法的准确率和召回率,可验证改进后算法的优化有效性。

关键词:人脸识别;MTCNN 算法；FaceNet 算法冲值滤波；中图分类号:TE355 文献标识码:A 文章编号：2095 - 2562(2021)01 -0045 - 03随着人工智能的兴起及其技术上的进步，越来越多的人工智能产品被用于行业服务中。

其中人工智能 中的一个分支——人脸识别已融入我们的生活中，为我们的生活安全提供一定的保障，如手机的人脸识别解 锁⑴、车站的人脸识别身份验证及校园的门禁系统⑵、打卡系统等⑶o 人脸识别之所以被如此广泛使用，是 因为与其他身份识别(如虹膜识别技术、指纹识别技术等)相比较，它具有自然性、非强制性和非接触性等优 势。

在比较常用的MTCNN 和FaceNet 的人脸检测和识别算法中,MTCNN 用于人脸检测，是一种多任务卷积 神经网络，将人脸检测区域和人脸关键点的检测归为一体，其网络结构可分为P-Nel 、R-Net WO- Nel 三 层。

科技与创新┃Science and Technology&Innovation ·102·2022年第05期文章编号：2095－6835（2022）05－0102－03一种基于YOLO的宠物图像识别方法＊汪洋，宋广佳，胡建华（浙江农林大学暨阳学院，浙江绍兴311800）摘要：随着人工智能、机器学习技术的发展，宠物识别技术也随之进步。

基于YOLOv3目标识别技术设计了集中新的宠物图像识别方法，并进行了实验。

实验结果表明该方法可以快速完成宠物图像识别，并具有较高的识别准确率。

关键词：YOLO；机器学习；图像识别；准确率中图分类号：TP391.4文献标志码：A DOI：10.15913/ki.kjycx.2022.05.032早期的目标检测方法通常是通过提取图像的一些robust的特征（如Haar、SIFT、HOG等），使用DPM （Deformable Parts Model）模型，用滑动窗口（Silding Window）的方式来预测具有较高score的bounding box[1-2]。

这种方式非常耗时，而且精度不高。

近年来，随着人工智能的强势崛起，机器学习、大数据、各种生物识别技术发展迅速，其中就包括了宠物识别[3-5]。

在大数据时代，它更加复杂且更加强大的深度学习模型更能深刻揭示海量数据里所承载的复杂而丰富的信息，有利于对未来或未知事件做更精准的预测。

这使人们开始研究宠物识别，在机器识别代替真人工作的模式上有了重大突破[6-9]。

随着深度学习的开发和研究，越来越多的人认识到了机器识别带来的方便和快捷，计算机往往比人类自己本身更加准确和有效率。

所以许多的识别框架被开发了出来，比如CNN、SSD、YOLO（You Only Look Once）等一系列优秀的智能识别算法。

其中基于回归方法类的检测算法YOLOv3受到了大众的欢迎。

YOLOv3是Redmon基于YOLOv2的改进算法，不同于YOLOv2的网络结构Darnet19，YOLOv3使用了新的结构，其中有大量的3×3、1×1的卷积层，一共为53个卷积层从而命名为Darnet53，并且YOLOv3使用多个独立逻辑回归分类器，可以对每个物体进行是否属于当前标签的判断，实现了多标签分类。

基于深度卷积网络的计算机视觉技术研究与应用近年来，随着深度学习技术的不断发展，基于深度卷积网络的计算机视觉技术已经成为了研究和应用的热点之一。

深度卷积网络是一种人工神经网络，通过模拟人类视觉系统的结构和工作原理，实现了对图像等视觉信息的深度学习和处理。

在图像分类、目标识别、物体检测等方面，深度卷积网络已经取得了一系列重要的研究成果和应用进展，极大地推动了计算机视觉技术的发展。

一、深度卷积神经网络及其结构深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Network，DCNN）是一种前馈神经网络，由多层卷积、池化、全连接等层次组成，通过逐层抽象和提取特征，实现对图像等视觉信息的处理。

DCNN的核心组件是卷积层（Convolutional Layer），每个卷积层包含多个卷积核（Filter），通过与输入层的输入进行卷积运算，实现对图像特征的提取和学习。

卷积层之间的池化层（Pooling Layer）用于将图像特征进行下采样，减少特征维度和计算量。

全连接层（Fully Connected Layer）将卷积层输出的特征向量连接成一个长向量，用于最终分类或回归等任务。

DCNN的整体结构可以分为输入层、卷积层、池化层和全连接层等多个组成部分。

其中，输入层通过将图像处理成一组数字矩阵的形式，作为DCNN的输入数据。

卷积层和池化层用于逐层提取图像的特征信息，并通过卷积和下采样等方式，实现不同特征的学习和加权。

全连接层通过将卷积层输出的特征向量进行连接，得到最终分类或回归的结果。

二、基于深度卷积网络的图像分类基于深度卷积网络的图像分类是DCNN最常用的应用之一。

通过使用有标签的图像数据集，训练DCNN模型，实现图像样本的分类。

在深度学习技术的支持下，DCNN模型可以实现对复杂和抽象的图像特征的有效提取和学习，从而大幅提升图像分类的性能和准确率。

在图像分类中，DCNN模型的训练过程通常包括图像预处理、网络结构设计、目标函数定义、优化算法选择等环节。

基于卷积神经网络的图像识别综述一、引言随着数字化时代的到来，图像数据在社会生活和工业生产中的应用越来越广泛，如人脸识别、自动驾驶、智能安防等。

图像识别技术的发展对于提高生产效率和生活品质具有重要意义。

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）作为一种深度学习模型，在图像识别领域取得了显著的成果。

本文旨在对基于卷积神经网络的图像识别技术进行全面综述，并分析其挑战和未来发展方向。

二、卷积神经网络基础卷积神经网络（CNN）的基础理论是深度学习和计算机视觉领域的重要基石。

其核心概念包括卷积操作、激活函数、池化层以及全连接层等，这些组件共同构建了一个强大的特征提取和分类器。

以下是关于CNN基础的一些相似论述：1.局部感知与权重共享：卷积神经网络中的卷积操作利用了局部感知和权重共享的思想。

局部感知意味着每个神经元只关注输入数据的一小部分区域，这模拟了生物视觉系统中局部感受野的概念。

权重共享则是指在整个输入数据上共享相同的卷积核权重，这大大减少了模型的参数数量，并提高了计算效率。

2.层次化特征提取：CNN通过层次化的结构实现了从低级到高级的特征提取。

在网络的浅层，卷积层能够学习到图像的基础特征，如边缘、角点等；而在深层，网络能够组合这些基础特征形成更加抽象和复杂的特征表示，如物体的部件或整体结构。

3.非线性激活函数：在CNN中，非线性激活函数（如ReLU、sigmoid等）被用于增加网络的非线性表达能力。

这些激活函数能够将神经元的输出映射到一个非线性空间，使得网络能够学习和模拟复杂的非线性关系。

三、卷积神经网络的发展历程卷积神经网络的发展历程也体现了许多相似之处，以下是关于CNN发展历程的一些相似论述：1.从LeNet到现代CNN：Yann LeCun等人于1998年提出的LeNet-5是卷积神经网络的早期代表。

随着计算能力的提升和数据集的扩大，现代CNN模型如AlexNet、VGGNet、ResNet等逐渐出现并不断改进，取得了更高的性能和准确率。

未来人工智能与中国经济发展的探究作者：周梓博任书琪齐恒嘉来源：《中国集体经济》2022年第08期摘要：“十四五”規划建议列举出的几大前沿科技中，人工智能位列第一，预示着其未来的良好发展前景。

同时，在“双循环”新发展格局下，鼓励大众创业、万众创新，科技创新成为推动我国经济高质量发展的第一引擎。

本研究使用神经网络预测模型，分析了未来人工智能产业逐年利好的发展趋势，这为“十四五”关键时期，重点发展人工智能产业，集中力量发展技术创新、深入推进实体工业化与实体经济的战略提供有效支撑。

关键词：人工智能;经济发展;神经网络预测模型;新发展格局在2020年“新基建”七大重点领域中，人工智能凭借“推动经济高质量发展的引擎”的头衔再次出现在大众的视野中。

人工智能技术经过50多年的发展，已逐步成为21世纪的科技核心，尤其是在智慧驾驶、智慧医疗、智慧金融等民生科技领域。

人工智能这一先进理念打破了许多传统产业的固有思维，帮助传统制造业生产进行以自动化、数字化、信息化为基础，逐步实现智能化的转型，如工厂无人化、教学智能化、作业标准化、物流链条化等。

这一科技转型为中国经济带来三点优势：第一，人工智能将赋能多个传统产业领域，为其转型升级提供高效率方案——切实降低传统产业各项经济成本。

第二，生产过程由标准化向智慧化转变——精准预测未来市场需求。

第三，基于大数据建立产品质量检测监控新机制——确保中国产品经济高质量发展。

一、人工智能及其概念（一）人工智能政策历程自2015年至今，人工智能的发展和规划多次被列入国家发展政策，逐步确立人工智能技术在战略发展中的重要性。

2020年4月，新基建七大领域建设政策发布出台，人工智能是新基建的一大主要领域;2020年6月，在全国人大常委会中提及人工智能相关法律法规问题，重视对人工智能、区块链、基因编辑等新技术新领域相关法律问题的研究。

（二）人工智能相关概念人工智能研究的对象主要包括智能机器人、语音文字识别与处理、图像识别与处理、计算机视觉等，其核心问题在于建构能够跟人相似甚至超越人脑的推理、知识、规划、学习、工程作业的能力等。

基于卷积神经网络的图像分类方法研究一、本文概述随着信息技术的迅猛发展，图像分类技术在、计算机视觉等领域的应用日益广泛。

图像分类作为计算机视觉的基本任务之一，旨在将输入的图像自动划分到预定义的类别中，如物体识别、场景分类、人脸检测等。

近年来，深度学习特别是卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）的崛起，为图像分类技术带来了巨大的突破。

本文旨在探讨基于卷积神经网络的图像分类方法，分析其基本原理、发展历程、应用现状以及未来发展趋势，为相关领域的研究者提供有益的参考。

本文介绍了卷积神经网络的基本原理和主要组成部分，包括卷积层、池化层、全连接层等，并阐述了这些组件在图像特征提取和分类过程中的作用。

接着，回顾了卷积神经网络的发展历程，从早期的LeNet-5到现代的ResNet、VGG等，分析了各种网络结构的特点和优势。

本文重点研究了基于卷积神经网络的图像分类方法，包括网络架构设计、训练技巧、优化算法等方面。

针对图像分类任务中的关键问题，如特征表示、模型泛化能力、计算效率等，探讨了相应的解决方案和技术创新。

同时，介绍了卷积神经网络在图像分类领域的典型应用案例，如物体识别、人脸识别、场景分类等。

本文展望了基于卷积神经网络的图像分类方法的未来发展趋势，探讨了可能的研究方向和技术挑战。

随着大数据时代的到来，图像分类技术将面临更加复杂和多样化的应用场景，如何进一步提高分类精度、降低计算成本、实现实时处理等目标将成为未来的研究重点。

本文也指出了在推动图像分类技术发展过程中需要关注的一些重要问题，如数据隐私保护、算法公平性、可解释性等。

本文旨在全面深入地研究基于卷积神经网络的图像分类方法，为相关领域的研究者和实践者提供有益的参考和启示。

通过不断的技术创新和应用拓展，相信图像分类技术将在未来的和计算机视觉领域发挥更加重要的作用。

二、卷积神经网络理论基础卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度学习的算法，特别适用于处理具有类似网格结构的数据，如图像、语音信号等。

《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快，交通拥堵问题愈发突出。

交通信号灯是城市交通管理系统的重要组成部分，它对于确保道路安全和顺畅起着至关重要的作用。

然而，传统的交通灯配时方法往往无法根据实时交通流量进行动态调整，导致交通拥堵和资源浪费。

因此，研究如何优化交通灯配时技术，提高交通效率，成为了一个亟待解决的问题。

近年来，基于3D卷积深度强化学习的方法在交通灯配时优化技术中得到了广泛应用。

本文将对该技术进行深入研究，探讨其应用前景和优势。

二、背景及相关研究传统的交通灯配时方法主要基于固定时间配时方案，无法根据实时交通流量进行动态调整。

随着人工智能和机器学习技术的发展，越来越多的研究者开始尝试将深度学习技术应用于交通灯配时优化中。

其中，基于3D卷积深度强化学习的方法在处理复杂时空数据方面表现出较强的能力，因此被广泛应用于交通流预测和交通灯配时优化等领域。

三、基于3D卷积深度强化学习的交通灯配时优化技术3.1 技术原理基于3D卷积深度强化学习的交通灯配时优化技术主要利用深度强化学习算法对交通信号灯的配时进行优化。

该技术通过构建3D卷积神经网络，对交通流量数据进行时空特征提取，然后利用强化学习算法对交通信号灯的配时进行动态调整，以达到优化交通流的目的。

3.2 技术流程该技术流程主要包括数据预处理、特征提取、强化学习模型训练和配时优化四个步骤。

首先，通过传感器等设备收集交通流量数据，并进行数据预处理。

然后，利用3D卷积神经网络对交通流量数据进行时空特征提取。

接着，构建强化学习模型，对交通信号灯的配时进行动态调整。

最后，根据实时交通流量对配时方案进行优化，以达到提高交通效率的目的。

四、实验与分析为了验证基于3D卷积深度强化学习的交通灯配时优化技术的有效性，我们进行了多组实验。

实验结果表明，该技术能够有效地提高交通效率，减少交通拥堵和资源浪费。

与传统的交通灯配时方法相比，该技术具有更高的灵活性和适应性，能够根据实时交通流量进行动态调整。

2020年第09期28基于深度学习及图像处理的智能道路裂缝检测技术研究朱芯鸿1，朱奇林1，陈　鹏1，蒋俊浩1，高　垚21.重庆邮电大学，重庆 400065；2.西南政法大学，重庆 401120摘要：在物联网时代，计算机视觉、图像处理、深度机器学习等技术都展开了广泛的实践应用。

其中，处于重要地位的深度学习在一定程度上弥补了深层语义信息的描述模糊以及图像智能检测不精准的不足。

所以，在完备的理论体系及网络模型中引入深度学习是必不可少的。

文章旨在研究基于深度学习及图像处理的智能道路裂缝检测技术的相关要点，以供参考。

关键词：深度学习；图像处理；道路检测中图分类号：TP1830 引言深度学习是一种实现机器学习的技术，具有广阔的市场前景。

由于其本身技术壁垒较高，离实现真正的完全智能化还存有一段距离，但通过前人的不断研究，其视觉处理与图像分析领域已经取得重大突破。

现可以做到在特定应用场景下，结合一定程度上的理解及运用，使机器获得自适应性能力并进行相应的分析以及处理结果数据。

在道路检测方面对此技术的要求极高，精准率需达到一定程度并进行大量的数据训练处理分析进行判断。

1 深度学习及图像处理技术概述深度学习是计算机科学机器学习领域中一个新的研究方向。

它的特定解释是基于样本的统计数据进行学习及分析，并处理相应的文字、图像。

深度学习是一种复杂的机器学习算法，是在自然语言处理、语音智能推荐和其他个性化技术方面取得的显著突破，它甚至可以让机器模仿人类进行思考和学习，帮助人们解决了很多难以处理的烦琐事务［1］。

在机器学习广泛应用的人工智能这一模块，其相关技术也得到了很大突破。

深度学习和各种实际应用效果相结合，对未来智能学习的研究及发展起到了很大的推进作用。

图像处理是通过计算机对图像进行识别及分析，一般指数字图像处理。

而图像压缩、精准复原以及匹配识别是图像处理的三个部分。

图形是视觉信息的相关载体，但是多数情况下，图像模糊会造成分辨不准确，甚至出现判断失误的情况。

卷积神经网络基础下的深度学习算法与应用作者：陈思哲来源：《科技传播》 2017年第18期摘要作为机器学习算法当中具有极高复杂程度的算法之一，深度学习算法具有强大的分析和学习能力，带有强烈的智能化色彩。

而通过将其与卷积神经网络进行充分融合，可以有效增强多层感知器的数据分析、图像处理等能力，对人们分析处理各种数据具有十分重要的帮助作用。

因此，本文将在简单介绍卷积神经网络下的深度学习算法基础之上，对其实际应用进行简要分析研究。

关键词卷积神经网络；深度学习算法；模式识别中图分类号 TP3 文献标识码 A 文章编号 1674-6708（2017）195-0059-02经过长期的发展，机器学习已经拓展至了深度学习这一全新的领域。

深度学习通过堆叠众多层，并将每一层的输出作为下一层的输入，可以有效实现分级表达输入信息的目的，进而大大方便人们对信息数据的识别和分析处理。

而在卷积神经网络基础下，深度学习算法可以使得卷积层对输入的图像进行卷积的基础之上完成特征信息的分级表达，从而使得模式识别更加简易、精确。

基于此，本文将着重围绕卷积神经网络基础下的深度学习算法及应用进行探究。

1 卷积神经网络下的深度学习算法1.1 卷积神经网络卷积神经网络虽然归属于神经网络范畴，但其具有多层监督学习的特性，并且主要由特征采样层和特征提取层，也就是卷积层共同组合而成。

其中每一层都由若干二维平面构成，而每一个二维平面都由若干独立神经元组成。

特征采样层在完成样本局部特征提取之后，明确局部特征的具体位置以及彼此之间的关系，此后由卷积层采用梯度下降法控制损失函数，使之降至最小，而后通过利用网络权重参数，对卷积神经网络当中的每一层进行反向调节。

在反复迭代训练之下，有效保障卷积神经网络的高精确度[1]。

1.2 深度学习算法假设在L 系统当中总共拥有n 层，第一层为L1、第二层为L2，以此类推直至第n 层Ln。

输入和输出分别为I 与O ，则在输出与输入即I 和O 相等的条件下，系统L 在输入L 的整个过程中信息完好无损，则表示在系统L 中的任何一层当中，输入I 都存在另一种表示，则此时我们将自动获得与输入I 相对应的各种层次特征。