15、卷积神经网络与低维表示学习

卷积神经网络与低维表示学习

1. 卷积网络的多领域应用

卷积神经网络在图像识别领域表现出色，然而其应用范围远不止于此。以下是卷积网络在其他领域的应用：
- 视频分析 ：图像分析的自然延伸便是视频分析。利用五维张量（将时间作为一个维度）并应用三维卷积，能轻松将卷积范式拓展到视频领域。
- 音频图分析 ：卷积滤波器也成功用于分析音频图。在这些应用中，卷积网络在音频图输入上滑动，以预测另一侧的音素。
- 自然语言处理 ：卷积网络在自然语言处理中也有一定应用。
- 其他应用 ：更奇特的应用包括教算法玩棋盘游戏，以及分析生物分子以进行药物发现。

2. 构建图像分析神经网络

在构建用于图像分析的神经网络时，我们引入了卷积的概念，并利用这一思想创建了可处理简单和复杂自然图像的网络。以下是构建和训练这些网络的步骤：
1. 使用TensorFlow构建卷积网络 ：借助TensorFlow构建多个卷积网络。
2. 利用图像处理管道和批量归一化 ：运用各种图像处理管道和批量归一化技术，使网络训练更快、更稳健。
3. 可视化学习过程 ：对卷积网络的学习过程进行可视化，并探索该技术的其他有趣应用。

由于我们能有效地将图像表示为张量，所以图像分析相对容易。但在其他情况下（如自然语言），如何将输入数据表示为张量并不明确。为解决这个问题，我们需要发展向量嵌入