1.简述人工智能、机器学习和深度学习三者的联系与区别。
2. 全连接神经网络与卷积神经网络的联系与区别。
3.理解卷积计算。
以digit0为例，进行手工演算。
from sklearn.datasets import load_digits #小数据集8*8
digits = load_digits()
4.理解卷积如何提取图像特征。
读取一个图像；
以下矩阵为卷积核进行卷积操作；
显示卷积之后的图像，观察提取到什么特征。
| 1 | 0 | -1 |
| 1 | 0 | -1 |
| 1 | 0 | -1 |
| 1 | 1 | 1 |
| 0 | 0 | 0 |
| -1 | -1 | -1 |
| -1 | -1 | -1 |
| -1 | 8 | -1 |
| -1 | -1 | -1 |
卷积API
scipy.signal.convolve2d
tf.keras.layers.Conv2D
5. 安装Tensorflow,keras
答：
1.人工智能、深度学习、机器学习的联系与区别如下：
2.卷积神经网络与全神经网络
联系：卷积神经网络也是通过一层一层的节点组织起来的。和全连接神经网络一样，卷积神经网络中的每一个节点就是一个神经元。
区别：在全连接神经网络中，每相邻两层之间的节点都有边相连，于是会将每一层的全连接层中的节点组织成一列，这样方便显示
连接结构。而对于卷积神经网络，相邻两层之间只有部分节点相连，为了展示每一层神经元的维度，一般会将每一层卷积层的节点
组织成一个三维矩阵。
3.手工演算结果：、
4.代码如下：
结果如下：
标签：digits,一层,14,卷积,连接,神经网络,节点 来源： https://www.cnblogs.com/INacl/p/13027424.html
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