10、深度学习中的卷积神经网络与强化学习资源

深度学习中的卷积神经网络与强化学习资源

1. 卷积神经网络基础

1.1 输入数据处理

在处理图像数据时，输入的图像数据通常具有与图像本身相同的基数（宽度×高度×颜色通道），并且第四维表示在小批量/批量环境中用于训练的图像实例。为了减少数据量和与模型兼容，高分辨率图像常常会被重新缩放，颜色通道也会进行调整或减少。

1.2 卷积神经网络的隐藏层

在输入层和输出层之间，卷积神经网络有三种不同类型的隐藏层，分别是卷积层、池化层和全连接层。这些层按特定顺序排列，通常卷积层和池化层交错出现，之后是全连接层，直到最后一个全连接层连接到输出层。以下是这些层的详细介绍：
- 卷积层 ：卷积层的名称来源于数学中的卷积函数。在数学里，卷积是对两个函数进行的一种数学运算，会产生第三个函数，它是原始函数之一的修改（卷积）版本。卷积层实际上使用的是互相关，这与卷积运算非常相似。每个卷积层的输出是一组称为特征图的对象，每个特征图由单个内核过滤器生成。这些特征图可以作为下一层的新输入。不同的卷积层可以有不同数量的内核过滤器。
- 池化层 ：由于图像数据具有高度相关性，为了进行高效计算，可以对其进行压缩，同时保留最大信息。池化层通常位于卷积层之后，例如在两个卷积层之间。它会在生成的卷积图的一个 m x n 维度子区域上进行操作，然后使用步长值在卷积图的宽度和深度上进行滑动（可以使用填充来调整最终位置，以确保 m/n 维度与图的宽度/高度维度重叠），覆盖整个卷积图。然后，使用最大池化或平均池化技术从每个步长中选择一个代表值，从而减少输出大小，降低后续卷积层的计算复杂度。池化层通常独立处理每个输