15、基于卷积神经网络预测印度人心理健康及线上教育模式分析

基于卷积神经网络预测印度人心理健康及线上教育模式分析

1. 卷积神经网络概述

在当今信息技术行业，深度学习技能需求旺盛。深度学习算法借助卷积提取学习所需特征，让学习变得更轻松，且使学习功能的准确性媲美人类大脑。像人工神经网络（ANN）、强化学习等现有学习算法，能更有效地用于预测。

1989 年，Yann LeCun构建了首个卷积神经网络（CNN）。CNN 的基本理念源于反向传播神经网络，但实现方法有所不同。CNN 包含卷积层和池化层，卷积层涉及卷积和非线性操作，池化层进行最大池化。在扁平化后的全连接层，二维排列的输入会变成一维向量，网络的其余部分则像反向传播神经网络一样运作。CNN 是一类深度神经网络，能够识别和分类图像中的特定特征，广泛应用于视觉图像分析。

2. CNN 基本架构

CNN 架构主要有两个功能：特征提取和预测分类。特征提取是自动提取必要特征以增强学习过程，全连接层则帮助学习特征并预测所需输出类别。CNN 有三个隐藏层，分别是卷积层、池化层和全连接层，这些层堆叠在一起构成了 CNN 架构。

• 卷积层 ：卷积操作以像素值数组的形式进行。卷积层有很多层，它将滤波器矩阵在图像上滑动，计算点积生成模式，矩阵输出大小与滤波器相同。该层有助于提取应用预测所需的精确特征。
• 池化层 ：主要任务是通过去除多余特征来减小向量大小，降低处理成本。通常作为卷积层和全连接层之间的桥梁。池化层进行下采样，减少特征图的维度，例如最大池化会提取特征图中的最大元素。
• 激活函数 ：执行逐