人工智能实践：Tensorflow笔记 北京大学 7 第七讲卷积网络基础 (7.3.1) 助教的Tenso

Tensorflow笔记：第七讲

卷积神经网络

本节目标：学会使用CNN实现对手写数字的识别。

7.1

√全连接NN：每个神经元与前后相邻层的每一个神经元都有连接关系，输入是特征，输出为预测的结果。

参数个数：∑（前层×后层+后层）

一张分辨率仅仅是28x28的黑白图像，就有近40万个待优化的参数。现实生活中高分辨率的彩色图像，像素点更多，且为红绿蓝三通道信息。

待优化的参数过多，容易导致模型过拟合。为避免这种现象，实际应用中一般不会将原始图片直接喂入全连接网络。

√在实际应用中，会先对原始图像进行特征提取，把提取到的特征喂给全连接网络，再让全连接网络计算出分类评估值。

例：先将此图进行多次特征提取，再把提取后的计算机可读特征喂给全连接网络。

√卷积Convolutional

卷积是一种有效提取图片特征的方法。一般用一个正方形卷积核，遍历图片上的每一个像素点。图片与卷积核重合区域内相对应的每一个像素值乘卷积核内相对应点的权重，然后求和，再加上偏置后，最后得到输出图片中的一个像素值。

例：上面是5x5x1的灰度图片，1表示单通道，5x5表示分辨率，共有5行5列个灰度值。若用一个3x3x1的卷积核对此5x5x1的灰度图片进行卷积，偏置项

b=1，则求卷积的计算是：(-1)x1+0x0+1x2+(-1)x5+0x4+1x2+(-1)x3+0x4+1x5+1=1（注意不要忘记加偏置1）。

输出图片边长=（输入图片边长–卷积核长+1）/步长，此图为：（5 – 3 + 1）/ 1 = 3，输出图片是3x3的分辨率，用了1个卷积核，输出深度是1，最后输出的是3x3x1的图片。

√全零填充Padding

有时会在输入图片周围进行全零填充，这样可以保证输出图片的尺寸和输入图片一致。

例：在前面5x5x1的图片周围进行全零填充，可使输出图片仍保持5x5x1的维度。这个全零填充的过程叫做padding。

输出数据体的尺寸=(W?F+2P)/S+1

W：输入数据体尺寸，F：卷积层中神经元感知域，S：步长，P：零填充的数量。

例：输入是7×7，滤波器是3×3，步长为1，填充为0，那么就能得到一个5×5的输出。如果步长为2，输出就是3×3。

如果输入量是32x32x3，核是5x5x3，不用全零填充，输出是（32-5+1）/1=28，如果要让输出量保持在32x32x3，可以对该层加一个大小为2的零填充。可以根据需求计算出需要填充几层零。32=（32-5+2P）/1 +1，计算出P=2，即需填充2

层零。

√使用padding和不使用padding的输出维度

上一行公式是使用padding的输出图片边长，下一行公式是不使用padding 的输出图片边长。公式如果不能整除，需要向上取整数。如果用全零填充，也就是padding=SAME。如果不用全零填充，也就是padding=VALID。

√Tensorflow给出的计算卷积的函数

函数中要给出四个信息：对输入图片的描述、对卷积核的描述、对卷积核

滑动步长的描述以及是否使用padding。

1）对输入图片的描述：用batch给出一次喂入多少张图片，每张图片的分辨率大小，比如5行5列，以及这些图片包含几个通道的信息，如果是灰度图则为单通道，参数写1，如果是彩色图则为红绿蓝三通道，参数写3。

2）对卷积核的描述：要给出卷积核的行分辨率和列分辨率、通道数以及用了几个卷积核。比如上图描述，表示卷积核行列分辨率分别为3行和3列，且是1通道的，一共有16个这样的卷积核，卷积核的通道数是由输入图片的通道数决定的，卷积核的通道数等于输入图片的通道数，所以卷积核的通道数也是1。一共有16个这样的卷积核，说明卷积操作后输出图片的深度是16，也就是输出为16通道。

3）对卷积核滑动步长的描述：上图第二个参数表示横向滑动步长，第三个参数表示纵向滑动步长。第一个1和最后一个1这里固定的。这句表示横向纵向都以1为步长。

4）是否使用padding：用的是VALID。注意这里是以字符串的形式给出VALID。√对多通道的图片求卷积

多数情况下，输入的图片是RGB三个颜色组成的彩色图，输入的图片包含了红、绿、蓝三层数据，卷积核的深度应该等于输入图片的通道数，所以使用3x3x3的卷积核，最后一个3表示匹配输入图像的3个通道，这样这个卷积核有三层，每层会随机生成9个待优化的参数，一共有27个待优化参数w和一个偏置b。

对于彩色图，按层分解开，可以直观表示为上面这张图，三个颜色分量：红

色分量、绿色分量和蓝色分量。

卷积计算方法和单层卷积核相似，卷积核为了匹配红绿蓝三个颜色，把三层的卷积核套在三层的彩色图片上，重合的27个像素进行对应点的乘加运算，最后的结果再加上偏置项b，求得输出图片中的一个值。

这个5x5x3的输入图片加了全零填充，使用3x3x3的卷积核，所有27个点与对应的待优化参数相乘，乘积求和再加上偏置b得到输出图片中的一个值6。

针对上面这幅彩色图片，用conv2d函数实现可以表示为：

一次输入batch张图片，输入图片的分辨率是5x5，是3通道的，卷积核是3x3x3，一共有16个卷积核，这样输出的深度就是16，核滑动横向步长是1，纵向步长也是1，padding选择same，保证输出是5x5分辨率。由于一共用了16个卷积核，所以输出图片是5x5x16。

√池化Pooling

Tensorflow给出了计算池化的函数。最大池化用tf.nn.max_pool函数，平均池化用tf.nn.avg_pool函数。

函数中要给出四个信息，对输入的描述、对池化核的描述、对池化核滑动步长的描述和是否使用padding。

1）对输入的描述：给出一次输入batch张图片、行列分辨率、输入通道的个数。

2）对池化核的描述：只描述行分辨率和列分辨率，第一个和最后一个参数固定是1。

3）对池化核滑动步长的描述：只描述横向滑动步长和纵向滑动步长，第一个和最后一个参数固定是1。

4）是否使用padding：padding可以是使用零填充SAME或者不使用零填充VALID。

√舍弃Dropout

在神经网络训练过程中，为了减少过多参数常使用dropout的方法，将一部分神经元按照一定概率从神经网络中舍弃。这种舍弃是临时性的，仅在训练时舍弃一些神经元；在使用神经网络时，会把所有的神经元恢复到神经网络中。比如上面这张图，在训练时一些神经元不参加神经网络计算了。Dropout可以有效减少过拟合。

Tensorflow提供的dropout的函数：用tf.nn.dropout函数。第一个参数链接上一层的输出，第二个参数给出神经元舍弃的概率。

在实际应用中，常常在前向传播构建神经网络时使用dropout来减小过拟合加快模型的训练速度。

dropout一般会放到全连接网络中。如果在训练参数的过程中，输出=tf.nn.dropout（上层输出，暂时舍弃神经元的概率），这样就有指定概率的神经元被随机置零，置零的神经元不参加当前轮的参数优化。

√卷积NN：借助卷积核（kernel）提取特征后，送入全连接网络。

卷积神经网络可以认为由两部分组成，一部分是对输入图片进行特征提取，另一部分就是全连接网络，只不过喂入全连接网络的不再是原始图片，而是经过若干次卷积、激活和池化后的特征信息。

卷积神经网络从诞生到现在，已经出现了许多经典网络结构，比如Lenet-5、Alenet、VGGNet、GoogleNet和ResNet等。每一种网络结构都是以卷积、激活、池化、全连接这四种操作为基础进行扩展。

Lenet-5是最早出现的卷积神经网络，由Lecun团队首先提出，Lenet-5有效解决了手写数字的识别问题。

7.2

Lenet神经网络是Yann LeCun等人在1998年提出的，该神经网络充分考虑图像的相关性。

√Lenet神经网络结构为：

①输入为32*32*1的图片大小，为单通道的输入；

②进行卷积，卷积核大小为5*5*1，个数为6，步长为1，非全零填充模式；

③将卷积结果通过非线性激活函数；

④进行池化，池化大小为2*2，步长为1，全零填充模式；

⑤进行卷积，卷积核大小为5*5*6，个数为16，步长为1，非全零填充模式；

⑥将卷积结果通过非线性激活函数；

⑦进行池化，池化大小为2*2，步长为1，全零填充模式；

⑧全连接层进行10分类。

Lenet神经网络的结构图及特征提取过程如下所示：

Lenet神经网络结构图

Lenet神经网络的输入是32*32*1，经过5*5*1的卷积核，卷积核个数为6个，采用非全零填充方式，步长为1，根据非全零填充计算公式：输出尺寸=（输入尺寸-卷积核尺寸+1）/步长=（32-5+1）/1=28.故经过卷积后输出为28*28*6。经过第一层池化层，池化大小为2*2，全零填充，步长为2，由全零填充计算公式：输出尺寸=输入尺寸/步长=28/2=14，池化层不改变深度，深度仍为6。用同

样计算方法，得到第二层池化后的输出为5*5*16。将第二池化层后的输出拉直送入全连接层。

√根据Lenet神经网络的结构可得，Lenet神经网络具有如下特点：

①卷积（Conv）、池化（ave-pooling）、非线性激活函数（sigmoid）相互交替；

②层与层之间稀疏连接，减少计算复杂度。

√对Lenet神经网络进行微调，使其适应Mnist数据集：

由于Mnist数据集中图片大小为28*28*1的灰度图片，而Lenet神经网络的输入为32*32*1，故需要对Lenet神经网络进行微调。

①输入为28*28*1的图片大小，为单通道的输入；

②进行卷积，卷积核大小为5*5*1，个数为32，步长为1，全零填充模式；

③将卷积结果通过非线性激活函数；

④进行池化，池化大小为2*2，步长为2，全零填充模式；

⑤进行卷积，卷积核大小为5*5*32，个数为64，步长为1，全零填充模式；

⑥将卷积结果通过非线性激活函数；

⑦进行池化，池化大小为2*2，步长为2，全零填充模式；

⑧全连接层，进行10分类。

Lenet进行微调后的结构如下所示：

√Lenet神经网络在Mnist数据集上的实现，主要分为三个部分：前向传播过程（mnist_lenet5_forward.py）、反向传播过程（mnist_lenet5_backword.py）、测试过程（mnist_lenet5_test.py）。

第一，前向传播过程（mnist_lenet5_forward.py）实现对网络中参数和偏置的初始化、定义卷积结构和池化结构、定义前向传播过程。具体代码如下所示：

注释：

1）定义前向传播过程中常用到的参数。

图片大小即每张图片分辨率为28*28，故IMAGE_SIZE取值为28；Mnist数据集为灰度图，故输入图片通道数NUM_CHANNELS取值为1；第一层卷积核大小为5，卷积核个数为32，故CONV1_SIZE取值为5，CONV1_KERNEL_NUM取值为32；第二层卷积核大小为5，卷积核个数为64，故CONV2_SIZE取值为5，CONV2_KERNEL_NUM

为64；全连接层第一层为512个神经元，全连接层第二层为10个神经元，故FC_SIZE取值为512，OUTPUT_NODE取值为10，实现10分类输出。

2）把前向传播过程中，常用到的方法定义为函数，方便调用。

在mnist_lenet5_forward.py文件中，定义四个常用函数：权重w生成函数、偏置b生成函数、卷积层计算函数、最大池化层计算函数，其中，权重w生成函数和偏置b生成函数与之前的定义相同。

√①卷积层计算函数描述如下：

tf.nn.conv2d(输入描述[batch,行分辨率,列分辨率,通道数]，

卷积核描述[行分辨率,列分辨率,通道数,卷积核个数]，

核滑动步长[1,行步长,列步长,1]，

填充模式padding)

例如：

tf.nn.conv2d(x=[100,28,28,1], w=[5,5,1,6], strides=[1,1,1,1],

padding='SAME')

本例表示卷积输入x为28*28*1，一个batch_size为100，卷积核大小为5*5，卷积核个数为6，垂直方向步长为1，水平方向步长为1，填充方式为全零填充。√②最大池化层计算函数描述如下：

tf.nn.max_pool(输入描述[batch,行分辨率，列分辨率，通道数]，

池化核描述[1,行分辨率,列分辨率,1]，

池化核滑动步长[1,行步长,列步长,1]，

填充模式padding)

例如：

tf.nn.max_pool(x=[100,28,28,1],ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME')

本例表示卷积输入x为28*28*1，一个batch_size为100，池化核大小用ksize，第一维和第四维都为1，池化核大小为2*2，垂直方向步长为1，水平方向步长为1，填充方式为全零填充。

3）定义前向传播过程

①实现第一层卷积

conv1_w =get_weight([CONV1_SIZE,CONV1_SIZE,NUM_CHANNELS,

CONV1_KERNEL_NUM],regularizer)

conv1_b = get_bias([CONV1_KERNEL_NUM])

根据先前定义的参数大小，初始化第一层卷积核和偏置项。

conv1 = conv2d(x, conv1_w)

实现卷积运算，输入参数为x和第一层卷积核参数。

relu1 = tf.nn.relu(tf.nn.bias_add(conv1, conv1_b))

第一层卷积的输出值作为非线性激活函数的输入值，首先通过tf.nn.bias_add()对卷积后的输出添加偏置，并过tf.nn.relu()完成非线性激活。

pool1 = max_pool_2x2(relu1)

根据先前定义的池化函数，将第一层激活后的输出值进行最大池化。√tf.nn.relu()用来实现非线性激活，相比sigmoid和tanh函数，relu函数可以实现快速的收敛。

②实现第二层卷积

conv2_w =get_weight([CONV2_SIZE,CONV2_SIZE,CONV1_KERNEL_NUM,

CONV2_KERNEL_NUM],regularizer)

conv2_b = get_bias([CONV2_KERNEL_NUM])

初始化第二层卷积层的变量和偏置项，该层每个卷积核的通道数要与上一层

卷积核的个数一致。

conv2 = conv2d(pool1, conv2_w)

实现卷积运算，输入参数为上一层的输出pool1和第二层卷积核参数。

relu2 = tf.nn.relu(tf.nn.bias_add(conv2, conv2_b))

实现第二层非线性激活函数。

pool2 = max_pool_2x2(relu2)

根据先前定义的池化函数，将第二层激活后的输出值进行最大池化。

③将第二层池化层的输出pool2矩阵转化为全连接层的输入格式即向量形式：pool_shape = pool2.get_shape().as_list()

根据.get_shape()函数得到pool2输出矩阵的维度，并存入list中。其中，pool_shape[0]为一个batch值。

nodes = pool_shape[1] * pool_shape[2] * pool_shape[3]

从list中依次取出矩阵的长宽及深度，并求三者的乘积，得到矩阵被拉长后的长度。

reshaped = tf.reshape(pool2, [pool_shape[0], nodes])

将pool2转换为一个batch的向量再传入后续的全连接。

√get_shape函数用于获取一个张量的维度，并且输出张量每个维度上面的值。例如：

A = tf.random_normal(shape=[3,4])

print A.get_shape()

输出结果为：（3，4）

④实现第三层全连接层：

fc1_w = get_weight([nodes, FC_SIZE], regularizer)

初始化全连接层的权重，并加入正则化。

fc1_b = get_bias([FC_SIZE])

初始化全连接层的偏置项。

fc1 = tf.nn.relu(tf.matmul(reshaped, fc1_w) + fc1_b)

将转换后的reshaped向量与权重fc1_w做矩阵乘法运算，然后再加上偏置，最后再使用relu进行激活。

if train: fc1 = tf.nn.dropout(fc1, 0.5)

如果是训练阶段，则对该层输出使用dropout，也就是随机的将该层输出中的一半神经元置为无效，是为了避免过拟合而设置的，一般只在全连接层中使用。⑤实现第四层全连接层的前向传播过程：

fc2_w = get_weight([FC_SIZE, OUTPUT_NODE], regularizer)

fc2_b = get_bias([OUTPUT_NODE])

初始化全连接层对应的变量。

y = tf.matmul(fc1, fc2_w) + fc2_b

将转换后的reshaped向量与权重fc2_w做矩阵乘法运算，然后再加上偏置。return y

返回输出值有，完成整个前向传播过程，从而实现对Mnist数据集的10分类。

第二，反向传播过程（mnist_lenet5_backward.py），完成训练神经网络的参数。具体代码如下所示：

注释：

1）定义训练过程中的超参数

规定一个batch的数量为100，故BATCH_SIZE取值为100；设定初始学习率为0.005.学习率衰减率为0.99；最大迭代次数为50000，故STEPS取值为50000；滑动平均衰减率设置为0.99，并规定模型保存路径以及保存的模型名称。

2）完成反向传播过程

①给x, y_是占位

x = tf.placeholder(tf.float32,[

BATCH_SIZE,

mnist_lenet5_forward.IMAGE_SIZE,

mnist_lenet5_forward.IMAGE_SIZE,

mnist_lenet5_forward.NUM_CHANNELS])

y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None,mnist_lenet5_forward.

OUTPUT_NODE])

x, y_是定义的占位符，指定参数为浮点型。由于卷积层输入为四阶张量，故x 的占位符表示为上述形式，第一阶表示每轮喂入的图片数量，第二阶和第三阶分别表示图片的行分辨率和列分辨率，第四阶表示通道数。

√x = tf.placeholder(dtype,shape,name=None)

tf.placeholder()函数有三个参数，dtype表示数据类型，常用的类型为tf,float32,tf.float64等数值类型，shape表示数据形状，namen表示名称。

②调用前向传播过程

y = mnist_lenet5_forward.forward(x,True, REGULARIZER)

调用前向传播网络得到维度为10的tensor。

③求含有正则化的损失值

global_step = tf.Variable(0, trainable=False)

声明一个全局计数器，并输出化为0

ce = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits=y,

labels=tf.argmax(y_, 1)) 对网络最后一层的输出y做softmax，求取输出属于某一类的概率，结果为一个

num_classes大小的向量，再将此向量和实际标签值做交叉熵，返回一个向量值。cem = tf.reduce_mean(ce)

通过tf.reduce_mean()函数对得到的向量求均值，得到loss。

loss = cem + tf.add_n(tf.get_collection('losses'))

添加正则化中的losses值到loss中。

√sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(_sentinel=None,

labels=None,

logits=None,

name=None)

此函数的参数logits为神经网络最后一层的输出，它的大小为[batch_size, num_classes]，参数labels表示实际标签值，大小为[batch_size,num_classes]。第一步是先对网络最后一层的输出做一个softmax，输出为属于某一属性的概率向量；再将概率向量与实际标签向量做交叉熵，返回向量。

√tf.reduce_mean( input_tensor,

reduction_indices=None,

keep_dims=False,

name=None)

此函数表示对得到的向量求取均值。参数input_tensor表示要减少的张量；

参数reduction_indices表示求取均值的维度；参数keep_dims含义为：如果

为true，则保留长度为1的缩小尺寸。name表示操作的名称。

例如：

x = tf.constant([[1., 1.], [2., 2.]])

tf.reduce_mean(x) #表示对向量整体求均值1.5

tf.reduce_mean(x, 0) #表示对向量在列上求均值[1.5, 1.5]

tf.reduce_mean(x, 1) #表示对向量在行上求均值[1., 2.]

④实现指数衰减学习率

√learning_rate = tf.train.exponential_decay(

LEARNING_RATE_BASE,

global_step,

mnist.train.num_examples / BATCH_SIZE,

LEARNING_RATE_DECAY,

staircase=True)

tf.train.exponential_decay函数中参数LEARNING_RATE_BASE表示初始学习率，参数LEARNING_RATE_DECAY表示学习率衰减速率。实现指数级的减小学习率，可以让模型在训练的前期快速接近较优解，又可以保证模型在训练后期不会有太大波动。其中，当staircase=True时，为阶梯形衰减，（global_step/

decay_steps）则被转化为整数；当staircase=False时，为曲线形衰减，以此根据staircase来选择不同的衰减方式。

计算公式为：

decayed_learning_rate=learining_rate*decay_rate^(global_step/decay_

steps)

√train_step=tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate).

minimize(loss,global_step=global_step)

此函数的参数learning_rate为传入的学习率，构造一个实现梯度下降算法的优化器，再通过使用minimize更新存储要训练的变量的列表来减小loss。

⑤实现滑动平均模型

√ema = tf.train.ExponentialMovingAverage(MOVING_AVERAGE_DECAY,

global_step)

ema_op = ema.apply(tf.trainable_variables())

tf.train.ExponentialMovingAverage函数采用滑动平均的方法更新参数。此函数的参数MOVING_AVERAGE_DECAY表示衰减速率，用于控制模型的更新速度；此函数维护一个影子变量，影子变量初始值为变量初始值。影子变量值的更新方式如下：shadow_variable = decay * shadow_variable + (1-decay) * variable。

其中，shadow_variable是影子变量，variable表示待更新的变量，decay为衰减速率。decay一般设为接近于1的数（0.99,0.999），decay越大模型越稳定。

⑥将train_step和ema_op两个训练操作绑定到train_op上

with tf.control_dependencies([train_step, ema_op]):

train_op = tf.no_op(name='train')

⑦实例化一个保存和恢复变量的saver，并创建一个会话

saver = tf.train.Saver()

with tf.Session() as sess:

init_op = tf.global_variables_initializer()

sess.run(init_op)

创建一个会话，并通过python中的上下文管理器来管理这个会话，初始化计算图中的变量，并用sess.run实现初始化。

ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(MODEL_SAVE_PATH)

if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path:

saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path)

通过checkpoint文件定位到最新保存的模型，若文件存在，则加载最新的模型。

for i in range(STEPS):

xs, ys = mnist.train.next_batch(BATCH_SIZE)

reshaped_xs = np.reshape(xs,(

BATCH_SIZE,

mnist_lenet5_forward.IMAGE_SIZE,

mnist_lenet5_forward.IMAGE_SIZE,

mnist_lenet5_forward.NUM_CHANNELS))

读取一个batch数据，将输入数据xs转成与网络输入相同形状的矩阵。

_, loss_value, step = sess.run([train_op, loss, global_step],

feed_dict={x: reshaped_xs, y_: ys})

喂入训练图像和标签，开始训练。

if i % 100 == 0:

print("After %d training step(s), loss on training batch is %g." % (step, loss_value))

每迭代100次打印loss信息，并保存最新的模型。

训练Lenet网络后，输出结果如下：

由运行结果可以看出，损失值在不断减小，且可以实现断点续训。

第三，测试过程（mnist_lenet5_test.py），对Mnist数据集中的测试数据进行预测，测试模型准确率。具体代码如下所示：

注释：

以人工智能实现网络安全的一点看法

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/3912119750.html, 以人工智能实现网络安全的一点看法 作者：王泽宇张小女 来源：《电脑知识与技术》2019年第02期 摘要：通过对我国当前网络的发展状态以及面临的威胁的分析，使人们认识到网络威胁的严重性和人们当下对网络防护的局限性。人工智能经过几十年的积累，目前已经到了厚积薄发的大规模应用阶段，人工智能的迅速发展给网络安全提供了一个更好的技术方向，二者的结合从几个方面有力地促进了网络安全的进步，但是人工智能在网络安全上的应用还有着不少的缺陷，还有很长的技术短板需要去克服。 关键词：人工智能;网络安全;智能设备 中图分类号：TP393; ; ; ; 文献标识码：A; ; ; ; 文章编号：1009-3044（2019）02-0021-02 1 网络安全的当前现状 网络的迅猛发展，促使全世界更加紧密地联系在一起。多样化、互联化的智能设备也已经遍布我们生活、生产、学习的方方面面，网络使我们的工作、生活的界限不再清晰明了，一个联网设备被攻击者攻克，其他互联设备就有可能瞬间被攻克，我们的各种信息就会全部泄露。 智能设备全面互联带给我们便利的同时，也给我们提出了一个迫切而现实的问题：我们的设备安全吗，我们运行于设备之上的各种各样的生产、生活、学习的资产与资料安全吗？答案可以肯定的说是否定的。在当前的网络环境中，我们的各种终端与应用可以说是脆弱的。比如猖獗一时的勒索病毒，它俨然是一场全球性互联网灾难，统计数据显示，100多个国家和地区超过10万台电脑遭到了勒索病毒攻击、感染。[1] 从当前的技术发展路线来看，人们发现被攻击与破坏的时间是在逐步缩短中，但是对攻击者而言，这个时间差是足够的，在这段时间内，他们完全能够破坏与窃取数据，给企业造成巨大的损失。 可见，随着网络技术的进步及其相关技术的迅速发展，我们的信息安全受到的威胁也越来越多。据联合国的安全报告，2017年中国的网络及信息安全能力在全球仅排名第32位。 2 传统网络安全手段当前已经达到技术瓶颈 传统的杀毒软件主要是通过比对病毒的特征码等方式来进行病毒查杀，这种方法对新出现的病毒或者变种都缺少有效的应对能力，只有安全人员在病毒库中加入对应病毒的特征码之后，才有可能对病毒进行查杀。对0day攻击可以说接近于无法防护的程度。

人工智能与神经网络课程论文

1. 引言 (2) 2. 在农业生产管理与决策中的应用 (2) 2.1. 在农业机械化中的应用 (2) 2.2. 在智能农业专家系统中的应用 (3) 3. 在预测和估产中的应用 (3) 3.1. 在农作物虫情预测中的应用 (3) 3.2. 在作物水分和营养胁迫诊断及产量估测中的应用 (4) 4. 在分类鉴别与图像处理中的应用 (5) 5. 结束语 (5)

BP 神经网络的研究与应用 摘要: 本文概述了BP 神经网络在农机总动力预测、农业专家系统信息决策、虫情测报、农作物水分和养分胁迫、土壤墒情、变量施肥、分类鉴别和图像处理等领域的应用情况，总结了人工神经网络模型的优点，指出其在精准农业和智能农业中的重要理论技术支撑作用。 关键词: BP神经网络; 农业工程; 农业专家系统; 变量施肥; 土壤墒情 Research and Application of BP Neural Network Abstract: Application of BP neural network in prediction of total power in agriculture machinery，information decision-making by agricultural experts system，pest forecast，crops to water stress and nutrient stress，soil moisture condition，variable rate fertilization，identification and image processing were overviewed．Characteristics of artificial neural network model were summed．Supporting role for important theory and technology in precision agriculture and intelligent agriculture were pointed． Key words: BP neural network，Agricultural engineering，Agricultural experts system，Variable rate fertilization，Soil moisture condition

人工智能教程习题及答案第9章神经网络与遗传算法

第九章神经网络与遗传算法习题参考解答 9.1练习题 9.1 何谓人工神经网络?它有哪些特征? 9.2 生物神经元由哪几部分构成?每一部分的作用是什么?它有哪些特性? 9.3 什么是人工神经元？它有哪些连接方式？ 9.4 B-P算法的网络结构是什么？简述B-P算法的学习过程。 9.5 什么是网络的稳定性? Hopfield网络模型分为哪两类?两者的区别是什么? 9.6 有教师学习与无教师学习的区别是什么? 请分析说明。 9.7 Hopfield模型与B-P模型的网络结构有何异同？ 9.8 简述简单遗传算法的基本原理和一般过程,说明个体选择的常用策略,以及遗传操作“交叉”和“变异”所起的作用。 9.9 遗传算法有哪些特点？在应用遗传算法时要解决的最关键问题有哪些？ 9.2习题参考解答 9.1 答: （略） 9.2 答: 生物神经元主要由三部分构成：细胞体、轴突和树突。 每一部分的作用是：（a）细胞体是神经元的新陈代谢中心，同时还用于接收并处理从其他神经元传递过来的信息。（b）轴突的作用相当于神经元的输出电缆，它通过尾部分出的许多神经末梢以及梢端的突触向其他神经元输出神经冲动。（c）树突的相当于神经元的输入端，用于接收从四面八方传来的神经冲动。 神经元的功能特性包括：（a）时空整合功能。（b）神经元的动态极化性。（c）兴奋与抑制状态。（d）结构的可塑性。（e）脉冲与电位信号的转换。（f）突触延期和不应期。（g）学习、遗忘和疲劳。 9.3 答: （略） 9.4 答: B-P算法的网络结构是一个前向多层网络。网络中不仅含有输入节点和输出节点，而且含有一层或多层隐（层）节点，网络中各处理单元间的连接如图6.16所示。当有信息向网络输入时，信息首先由输入层传递到隐层节点，经特性函数（人工神经元）作用后，再

人工智能习题&答案-第4章-计算智能1-神经计算-模糊计算

第四章计算智能（1）：神经计算模糊计算4-1 计算智能的含义是什么？它涉及哪些研究分支？ 贝兹德克认为计算智能取决于制造者提供的数值数据，而不依赖于知识。计算智能是智力的低层认知。 主要的研究领域为神经计算，模糊计算，进化计算，人工生命。 4-2 试述计算智能（CI）、人工智能（AI）和生物智能（BI）的关系。 计算智能是智力的低层认知，主要取决于数值数据而不依赖于知识。人工智能是在计算智能的基础上引入知识而产生的智力中层认知。生物智能，尤其是人类智能，则是最高层的智能。即CI包含AI包含BI 4-3 人工神经网络为什么具有诱人的发展前景和潜在的广泛应用领域？ 人工神经网络具有如下至关重要的特性： (1) 并行分布处理 适于实时和动态处理 (2)非线性映射 给处理非线性问题带来新的希望 (3) 通过训练进行学习 一个经过适当训练的神经网络具有归纳全部数据的能力，能够解决那些由数学模型或描述规则难以处理的问题 (4) 适应与集成 神经网络的强适应和信息融合能力使得它可以同时输入大量不同的控制信号，实现信息集成和融合，适于复杂，大规模和多变量系统 (5) 硬件实现 一些超大规模集成是电路实现硬件已经问世，使得神经网络成为具有快速和大规模处理能力的网络。 4-4 简述生物神经元及人工神经网络的结构和主要学习算法。

生物神经元 大多数神经元由一个细胞体(cell body或soma)和突(process)两部分组成。突分两类，即轴突(axon)和树突(dendrite)，轴突是个突出部分，长度可达1m，把本神经元的输出发送至其它相连接的神经元。树突也是突出部分，但一般较短，且分枝很多，与其它神经元的轴突相连，以接收来自其它神经元的生物信号。 轴突的末端与树突进行信号传递的界面称为突触(synapse)，通过突触向其它神经元发送信息。对某些突触的刺激促使神经元触发(fire)。只有神经元所有输入的总效应达到阈值电平，它才能开始工作。此时，神经元就产生一个全强度的输出窄脉冲，从细胞体经轴突进入轴突分枝。这时的神经元就称为被触发。突触把经过一个神经元轴突的脉冲转化为下一个神经元的兴奋或抑制。学习就发生在突触附近。 每个人脑大约含有10^11-10^12个神经元，每一神经元又约有10^3-10^4个突触。神经元通过突触形成的网络，传递神经元间的兴奋与抑制。大脑的全部神经元构成极其复杂的拓扑网络群体，用于实现记忆与思维。 人工神经网络的结构 人工神经网络由神经元模型构成。每个神经元具有单一输出，并且能够与其它神经元连接，存在许多输出连接方法，每种连接方法对应于一个连接权系数。 人工神经网络的结构分为2类， (1)递归(反馈)网络 有些神经元的输出被反馈至同层或前层神经元。信号能够从正向和反向流通。Hopfield网络，Elmman网络和Jordan网络是代表。 (2) 前馈网络 具有递阶分层结构，由一些同层神经元间不存在互连的层级组成。从输入层至输出层的信号通过单向连接流通，神经元从一层连接至下一层，不存在同层神经元之间的连接。多层感知器(MLP)，学习矢量量化网络(LVQ)，小脑模型连接控制网络(CMAC)和数据处理方法网络(GMDH)是代表。 人工神经网络的主要学习算法 (1) 指导式(有师)学习 根据期望和实际的网络输出之间的差来调整神经元连接的强度或权。包括Delta规则，广义Delta规则，反向传播算法及LVQ算法。 (2) 非指导(无导师)学习 训练过程中，神经网络能自动地适应连接权，以便按相似特征把输入模式分组聚集。包括

人工智能与网络安全(带答案)

人工智能与网络安全 【考点解析】 人工智能(Artificial Intelligence) , 英文缩写为AI 。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。 人工智能的应用： ①模式识别：指纹识别、语音识别、光学字符识别、手写识别等 ②机器翻译：语言翻译 ③智能机器人、计算机博弈、智能代理 ④其它：机器证明、数据挖掘、无人驾驶飞机、专家系统等 ●例题1：下列不属于人工智能软件的是：（ C ） A、语音汉字输入软件 B、金山译霸 C、在联众网与网友下棋 D、使用OCR汉字识别软件 ●例题2.下列运用了人工智能技术的是（C ） A.播放视频 B.播放音乐 C.手写板输入汉字 D.键盘输入汉字 ●例题3.以下不属于人工智能技术应用的（ B ） A.超级国际象棋电脑“深蓝二代” B.office软件 C.医疗专家系统 D.于机器人对话 ●例题4.某公司为了加强考勤管理，购置了指纹打卡机，这体现信息技术的（ C ） A.多元性 B.网络化 C.智能化 D.多媒体化 ●例题5. 指纹识别属于人工智能学科中的（ B ） A.字迹识别研究范畴 B.模式识别研究范畴 C.语音识别研究范畴 D.字符识别研究范畴 【考点】了解信息的发布与交流的常用方式 【考点解析】 信息发布

根据发布的方式：视觉：报纸、杂志、书籍听觉：广播视听：电影、电视、网络 根据发布主体分成三类：个人信息发布；行业信息发布；官方机构信息发布 因特网上信息发布的常用方式：E-mail（电子邮件）BBS（论坛公告板）QQ（同类的还有MSN等）博客（weblog） 信息发布的效果与以下三个方面有关：发布的时间与地点、媒体的发布速度、信息的保存时间 ●例题6：以下关于电子邮件的说法不正确的是: （ C ） A、电子邮件的英文简称是E－mail。 B、所有的E－mail地址的通用格式是：用户名@邮件服务器名 C、在一台计算机上申请的“电子邮箱”，以后只有通过这台计算机上网才能收信 D、一个人可以申请多个电子邮箱 补充：网络常用术语 站点（网站）：是一组网络资源的集合。便于维护和管理 超级链接：用超级链接可以实现从一个网页到另一个目标的连接，这个目标可以是一个网页，也可以是图像、动画、视频，甚至可以是一 个可执行程序 超文本：主要以文字的形式表示信息，建立链接关系主要是在文本间进行防火墙：是指一个或一组系统，用来在两个或多个网络间加强防问控制，限制入侵者进入，从而起以安全防护的作用。 BBS：就是我们平时所说的论坛，我们可以在里面就自己感兴趣的话题发布信息或提出看法 E-mail:就是我们平时所说的电子邮件，其特点P91 ●例题7.下列不属于在因特网上发布信息的是（ A ） A．将数据保存在光盘中 B.发送E-mail邮件 C.发表博客文章 D.与同学通过QQ聊天 ●例题8.利用业余时间创作了一段flash动画，想与远方的朋友一起分享，下列可供他发表改作品的途径有（ C ） ①在因特网以网页形式发布②在论坛公告板BBS上发布③通过电子邮件发送给朋友④通过固定电话告诉朋友⑤通过网络聊天工具QQ传送 A. ①②③④⑤ B. ①②③④ C. ①②③⑤ D.②③④⑤

人工智能(部分习题答案)

1.什么是人类智能？它有哪些特征或特点？ 定义：人类所具有的智力和行为能力。 特点：主要体现为感知能力、记忆与思维能力、归纳与演绎能力、学习能力以及行为能力。 2.人工智能是何时、何地、怎样诞生的？ 解：人工智能于1956年夏季在美国Dartmouth大学诞生。此时此地举办的关于用机器模拟人类智能问题的研讨会，第一次使用“人工智能”这一术语，标志着人工智能学科的诞生。 3.什么是人工智能？它的研究目标是？ 定义：用机器模拟人类智能。 研究目标：用计算机模仿人脑思维活动，解决复杂问题；从实用的观点来看，以知识为对象，研究知识的获取、知识的表示方法和知识的使用。 4.人工智能的发展经历了哪几个阶段？ 解：第一阶段：孕育期（1956年以前）；第二阶段：人工智能基础技术的研究和形成（1956~1970年）；第三阶段：发展和实用化阶段（1971~1980年）；第四阶段：知识工程和专家系统（1980年至今）。 5.人工智能研究的基本容有哪些？ 解：知识的获取、表示和使用。 6.人工智能有哪些主要研究领域？ 解：问题求解、专家系统、机器学习、模式识别、自动定论证明、自动程序设计、自然语言理解、机器人学、人工神经网络和智能检索等。 7.人工智能有哪几个主要学派？各自的特点是什么？ 主要学派：符号主义和联结主义。 特点：符号主义认为人类智能的基本单元是符号，认识过程就是符号表示下的符号计算，从而思维就是符号计算；联结主义认为人类智能的基本单元是神经元，认识过程是由神经元构成的网络的信息传递，这种传递是并行分布进行的。 8.人工智能的近期发展趋势有哪些？ 解：专家系统、机器人学、人工神经网络和智能检索。 9.什么是以符号处理为核心的方法？它有什么特征？ 解：通过符号处理来模拟人类求解问题的心理过程。 特征：基于数学逻辑对知识进行表示和推理。 11.什么是以网络连接为主的连接机制方法？它有什么特征？ 解：用硬件模拟人类神经网络，实现人类智能在机器上的模拟。 特征：研究神经网络。 1.请写出用一阶谓词逻辑表示法表示知识的步骤。 步骤：（1）定义谓词及个体，确定每个谓词及个体的确切含义；（2）根据所要表达的事物或概念，为每个谓词中的变元赋予特定的值；（3）根据所要表达的知识的语义用适当的联接符号将各个谓词联接起来，形成谓词公式。 2.设有下列语句，请用相应的谓词公式把它们表示出来： （1）有的人喜欢梅花，有的人喜欢菊花，有的人既喜欢梅花又喜欢菊花。 解：定义谓词如下： Like(x,y)：x喜欢y。 Club(x)：x是梅花。 Human(x)：x是人。 Mum(x)：x是菊花。 “有的人喜欢梅花”可表达为：(?x)(Human(x)∧Like(x,Club(x))) “有的人喜欢菊花”可表达为：(?x)(Human(x)∧Like(x,Mum(x))) “有的人既喜欢梅花又喜欢菊花”可表达为：(?x)(Human(x)∧Like(x,Club(x))∧ Like(x,Mum(x))) （1）他每天下午都去玩足球。 解：定义谓词如下： PlayFootball(x)：x玩足球。 Day(x)：x是某一天。 则语句可表达为：(?x)(D(x)→PlayFootball(Ta)) （2）市的夏天既干燥又炎热。 解：定义谓词如下： Summer(x)：x的夏天。 Dry(x)：x是干燥的。 Hot(x)：x是炎热的。 则语句可表达为：Dry(Summer(Taiyuan))∧Hot(Summer(Taiyuan)) （3）所有人都有饭吃。

人工神经网络复习题

《神经网络原理》 一、填空题 1、从系统的观点讲，人工神经元网络是由大量神经元通过极其丰富和完善的连接而构成的自适应、非线性、动力学系统。 2、神经网络的基本特性有拓扑性、学习性和稳定收敛性。 3、神经网络按结构可分为前馈网络和反馈网络，按性能可分为离散型和连续型，按学习方式可分为有导师和无导师。 4、神经网络研究的发展大致经过了四个阶段。 5、网络稳定性指从t=0时刻初态开始，到t时刻后v(t+△t)=v(t)，(t>0)，称网络稳定。 6、联想的形式有两种，它们分是自联想和异联想。 7、存储容量指网络稳定点的个数，提高存储容量的途径一是改进网络的拓扑结构，二是改进学习方法。 8、非稳定吸引子有两种状态，一是有限环状态，二是混沌状态。 9、神经元分兴奋性神经元和抑制性神经元。 10、汉明距离指两个向量中对应元素不同的个数。 二、简答题 1、人工神经元网络的特点？ 答：（1）、信息分布存储和容错性。 （2）、大规模并行协同处理。 （3）、自学习、自组织和自适应。 （4）、人工神经元网络是大量的神经元的集体行为，表现为复杂

的非线性动力学特性。 （5）人式神经元网络具有不适合高精度计算、学习算法和网络设计没有统一标准等局限性。 2、单个神经元的动作特征有哪些？ 答：单个神经元的动作特征有：（1）、空间相加性；（2）、时间相加性；（3）、阈值作用；（4）、不应期；（5）、可塑性；（6）疲劳。 3、怎样描述动力学系统？ 答：对于离散时间系统，用一组一阶差分方程来描述： X(t+1)=F[X(t)]； 对于连续时间系统，用一阶微分方程来描述： dU(t)/dt=F[U(t)]。 4、F(x)与x 的关系如下图，试述它们分别有几个平衡状态，是否为稳定的平衡状态？ 答：在图（1）中，有两个平衡状态a 、b ，其中，在a 点曲线斜率|F ’(X)|>1，为非稳定平稳状态；在b 点曲线斜率|F ’(X)|<1，为稳定平稳状态。 在图（2）中，有一个平稳状态a ，且在该点曲线斜率|F ’(X)|>1，为非稳定平稳状态。

2017年人工智能+网络安全分析报告

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正文目录 人工智能需要网络安全保护和限制 (5) 人工智能对网络安全需求程度高于互联网 (5) 人工智能需要网络安全限制边界 (6) 网络安全需要人工智能提升防护能力 (7) “人工智能+网络安全”出现频次急剧上升 (7) 防护边界泛网络化 (9) UEBA用于网络安全 (10) EDR用于网络安全 (12) 人工智能网络安全成为创投并购重点 (13) 2017前2月已有5家AI网络安全企业被收购 (13) 防止未知威胁的Invincea被Sophos收购 (13) UEBA技术的被惠普收购 (14) 关键IP用户行为分析的Harvest.ai日被亚马逊收购 (15) 值得关注的人工智能与网络安全公司 (16) 政策驱动网络安全下游需求 (17) 《网络安全法》实施将有法可依扩大市场空间 (17) 《工控安全指南》指明方向 (18) 工控信息安全是新增长点 (18) 三大潜在风险 (19) 工业控制系统潜在的风险 (19) 两化融合"给工控系统带来的风险 (20) 工控系统采用通用软硬件带来的风险 (20) 工控安全漏洞数回升 (20) 服务器系统和工控数据危害集中区 (21) 启明星辰绿盟科技引领工控安全 (22) 网络信息安全龙头启明星辰 (23) 领航网络信息安全 (23) 政府军队等客户的选择证明公司实力雄厚 (24) 外延收购扩大网络安全服务领域 (25) 安全产品是主力，数据安全是亮点 (27) 受益于并表和内生增长 (27)

相关建议 (30) 风险提示 (30) 图目录 图1：级别越高安全保障要求越高 (5) 图2：无人机撞击电线 (6) 图3：《西部世界》剧照 (7) 图4：“网络安全”、“人工智能”和“机器学习”出现频率 (8) 图5：“网络安全”、“人工智能”和“机器学习”出现频率 (8) 图6：传统网络安全原理 (9) 图7：人工智能时代网络安全需求 (9) 图8：数据泄密渠道和方式 (10) 图9：UEBA工作原理 (11) 图10：传统安全产品与AI安全产品比较 (12) 图11：Invincea首页 (14) 图12：niara官网 (15) 图13：Harvest.ai官网 (16) 图14：投资机器学习与人工智能的网络安全公司列表 (17) 图15：《网络安全法》出台有法可依解决三大问题 (18) 图16：工控安全三大风险 (19) 图17：2000-2016 年公开工控漏洞趋势图 (21) 图18：2000-2016 年公开工控漏洞主要类型统计 (21) 图19：国内工控安全厂商比较 (22) 图20：启明星辰产品和服务 (23) 图21：启明星辰收入构成 (24)

人工智能与网络安全带答案

人工智能与网络安全带 答案 Document serial number【NL89WT-NY98YT-NC8CB-NNUUT-NUT108】

人工智能与网络安全 【考点解析】 人工智能(Artificial Intelligence) , 英文缩写为AI 。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。 人工智能的应用： ①模式识别：指纹识别、语音识别、光学字符识别、手写识别等 ②机器翻译：语言翻译 ③智能机器人、计算机博弈、智能代理 ④其它：机器证明、数据挖掘、无人驾驶飞机、专家系统等 ●例题1：下列不属于人工智能软件的是：（ C ） A、语音汉字输入软件 B、金山译霸 C、在联众网与网友下棋 D、使用OCR汉字识别软件 ●例题2.下列运用了人工智能技术的是（C ） A.播放视频 B.播放音乐 C.手写板输入汉字 D.键盘输入汉字 ●例题3.以下不属于人工智能技术应用的（ B ） A.超级国际象棋电脑“深蓝二代”软件 C.医疗专家系统 D.于机器人对话 ●例题4.某公司为了加强考勤管理，购置了指纹打卡机，这体现信息技术的（ C ） A.多元性 B.网络化 C.智能化 D.多媒体化 ●例题5. 指纹识别属于人工智能学科中的（ B ） A.字迹识别研究范畴 B.模式识别研究范畴 C.语音识别研究范畴 D.字符识别研究范畴 【考点】了解信息的发布与交流的常用方式 【考点解析】 信息发布 根据发布的方式：视觉：报纸、杂志、书籍听觉：广播视听：电影、电视、网络 根据发布主体分成三类：个人信息发布；行业信息发布；官方机构信息发布 因特网上信息发布的常用方式：E-mail（电子邮件） BBS（论坛公告板）QQ（同类的还有MSN等）博客（weblog）

神经网络在人工智能中的应用

神经网络在人工智能中的应用 摘要：人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。关键词：人工智能，神经网络 一、人工智能 “人工智能”一词最初是在1956 年Dartmouth学会上提出的。从那以后,研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展。人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的，现在计算机不但能完成这种计算, 而且能够比人脑做得更快、更准确，因之当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”, 可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的, 人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展，一方面又转向更有意义、更加困难的目标。 二、神经网络

神经网络是：思维学普遍认为，人类大脑的思维分为抽象（逻辑）思维、形象（直观）思维和灵感（顿悟）思维三种基本方式。 逻辑性的思维是指根据逻辑规则进行推理的过程；它先将信息化成概念，并用符号表示，然后，根据符号运算按串行模式进行逻辑推理；这一过程可以写成串行的指令，让计算机执行。然而，直观性的思维是将分布式存储的信息综合起来，结果是忽然间产生想法或解决问题的办法。这种思维方式的根本之点在于以下两点:1.信息是通过神经元上的兴奋模式分布储在网络上;2.信息处理是通过神经元之间同时相互作用的动态过程来完成的。 人工神经网络就是模拟人思维的第二种方式。这是一个非线性动力学系统，其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。虽然单个神经元的结构极其简单，功能有限，但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。 人工神经网络是由大量的简单基本元件——神经元相互联接而成的自适应非线性动态系统。每个神经元的结构和功能比较简单，但大量神经元组合产生的系统行为却非常复杂。 人工神经网络反映了人脑功能的若干基本特性，但并非生物系统的逼真描述，只是某种模仿、简化和抽象。 与数字计算机比较，人工神经网络在构成原理和功能特点等方面更加接近人脑，它不是按给定的程序一步一步地执行运算，而是能够自身适应环境、总结规律、完成某种运算、识别或过程控制。三．神经网络在人工智能中的应用专家系统

基于卷积神经网络的文本分类研究综述

第34卷第3期2019年5月 内蒙古民族大学学报（自然科学版） Journal of Inner Mongolia University for Nationalities Vol.34No.3 May2019 基于卷积神经网络的文本分类研究综述 裴志利1，阿茹娜2，姜明洋2，卢奕南3 （1.内蒙古民族大学计算机科学与技术学院，内蒙古通辽028043；2.内蒙古民族大学数学学院，内蒙古通辽028000；3.吉林大学计算机科学与技术学院，吉林长春130012） ［摘要］随着互联网及其相关技术的高速发展，网络数据呈现出井喷式的增长，其中主要以文本的形式大量 存在，数据在这种增长趋势下，文本分类已经成为越来越重要的研究课题.如今，采用深度学习技术对文本进 行表示受到研究者的极大关注.如采用卷积神经网络对文档进行表示和分类等自然语言处理.本文主要对基 于卷积神经网络的文本分类方法进行了研究，介绍了几个具有代表性的卷积神经网络模型结构.最后提出了 对基于该方法文本分类的展望. ［关键词］卷积神经网络；文本分类；深度学习 ［中图分类号］TP393［文献标识码］A［文章编号］1671-0815（2019）03-0206-05 Survey of Text Classification Research Based on Convolutional Neural Networks PEI Zhi-li1，Aruna2，JIANG Ming-yang2，LU Yi-nan3 （1.College of Computer Science and Technology，Inner Mongolia University for Nationalities，Tongliao028043，China; 2.College of Mathematics，Inner Mongolia University for Nationalities，Tongliao028000，China; 3.College of Computer Science and Technology，Jilin University，Changchun130012，China） Abstract：With the rapid development of the Internet and related technologies，network data has shown a spurt growth trend，which mainly exists in the form of text.Under this growth trend，text classification has become an increasingly important research topic.The use of deep learning technology to express the text has received great attention.For example， natural language processing such as convolutional neural network is used to represent and classify documents.The text classification method based on convolutional neural network is investigated.Several representative convolutional neural network model structures are introduced.Finally，the prospect of text classification based on this method is proposed. Key wrrds：Convolutional neural network;Text classification;Deep learning 0引言 随着网络媒体的出现，用户生成的内容以飞快的速度填充数据资源，这些数据的自动处理引起了研究者的巨大关注.文本分类是自然语言处理领域的重要任务，包括情感分析、对话分析、文献综述、机器翻译等［1］.文本分类具有多种方法，传统的机器学习分类算法有支持向量机算法（Support Vector Machine，SVM）［2］、朴素贝叶斯算法（Naive Bayesian Classifier，NBC）［3］、决策树算法（Decision Tree，DT）［4］、K-最近邻算法（K-Nearest Neighbor，KNN）［5］等，采用传统算法文本分类时需要人工进行特征提取，耗费时间和精 基金项目：国家自然科学基金项目（61672301）；内蒙古自治区“草原英才”工程产业创新人才团队（2017）；内蒙古自治区科技创新引导奖励资金项目（2016）；内蒙古民族大学特色交叉学科群建设项目（MDXK004）；2019年度内蒙古自治区高等学校“青年科技英才支持计划”（NJYT-19-B18） 作者简介：裴志利，内蒙古民族大学计算机科学与技术学院教授，博士. DOI：10.14045/https://www.wendangku.net/doc/3912119750.html,ki.15-1220.2019.03.005

人工智能之人工神经网络(PDF 23页)

1 第八章人工神经网络吉林大学地面机械仿生技术教育部重点实验室 张锐

2 8.1 神经网络的基本概念及组成特性 8.1.1 生物神经元的结构与功能特性 从广义上讲，神经网络通常包括生物神经网络与人工神经网络两个方面。生物神经网络是指由动物的中枢神经系统及周围神经系统所构成的错综复杂的神经网络，它负责对动物肌体各种活动的管理，其中最重要的是脑神经系统。 人工神经网络是指模拟人脑神经系统的结构和功能，运用大量的软、硬件处理单元，经广泛并行互连，由人工方式建立起来的网络系统。 生物神经元就通常说的神经细胞，是构成生 物神经系统的最基本单元，简称神经元。 神经元主要由三个部分构成，包括细胞体、 轴突和树突，其基本结构如图所示。 1. 生物神经元的结构 生物神经元结构 吉林大学地面机械仿生技术教育部重点实验室 张锐

3 从生物控制论的观点来看，作为控制和信息处理基本单元的神经元，具有下列一些功能与特性。 2. 神经元的功能特性 （1）时空整合功能 神经元对于不同时间通过同一突触传入的信息，具有时间整合功能；对于同一时间通过不同突触传入的信息，具有空间整合功能。两种功能相互结合，使生物神经元具有时空整合的输入信息处理功能。 （2）神经元的动态极化性 尽管不同的神经元在形状及功能上都有明显的不同，但大多数神经元都是以预知的确定方向进行信息流动的。 （3）兴奋与抑制状态 神经元具有两种常规工作状态，即兴奋状态与抑制状态。 （4）结构的可塑性 突触传递信息的特性是可变的，随着神经冲动传递方式的变化，其传递作用可强可弱，所以神经元之间的连接是柔性的，这称为结构的可塑性。 吉林大学地面机械仿生技术教育部重点实验室 张锐

人工智能习题作业神经计算I习题答案

第五章 神经网络课后习题及答案 一、选择题： 1. 在BP算法中，设y=f(xi)为xi的平滑函数，想知道xi对y增大变化的情况， 我们可求 ，然后进行下列的哪一项？ （ B ） A 取最小 B 取最大 C 取积分 D 取平均值 2. 对于反向传播学习，无论是在识别单个概念的学习或识别两个概念的学习中，都涉及到下列的哪一个操作？ （ A ） A 权值的修正 B 调整语义结构 C 调整阀值 D 重构人工神经元 3. 根据Hopfield网络学习的特点，能实现联想记忆和执行线性和非线性规划等求解问题其应用没有涉及到下列的哪一个内容？ （ D ） A 模糊推理模型 B 非线性辨认 C 自适应控制模型 D 图象识别 4. 对于神经网络的二级推理产生式规则由三个层次构成，它不含下列的哪一个层次？ （ C ） A 输入层 B 输出层 C 中间层 D 隐层 5. 人工神经网络借用了生理神经元功能的一些描述方式，它涉及到下列的哪一些内容？ （ ABC ） A 模拟神经元 B 处理单元为节点 C 加权有向图 D 生理神经元连接而成

6. 在应用和研究中采用的神经网络模型有许多种，下列的哪一些是具有代表性的？ （ ABD ） A 反向传递（BP） B Hopfield网 C 自适应共振 D 双向联想存储器 7. 下列的哪一些内容与反向传播学习算法有关？ （ ABCD ） A 选取比率参数 B 误差是否满足要求 C 计算权值梯度 D 权值学习修正 8. 构造初始网络后，要用某种学习算法调整它的权值矩阵，使NN在功能上满足样例集给定的输入一输出对应关系，并由此产生推理，该矩阵必须满足下列的哪一个性质？ ( A ) A 收敛性 B 对称性 C 满秩性 D 稀疏性 9. 在人工神经元的功能描述中，往往会用一激发函数来表示输出，常用的一般非线性函数有下列的哪一些项？ ( ABD ) A 阀值型 B 分段线性强饱和型 C 离散型 D S i gm oid型 10. 基于神经网络的推理，其应用中必须涉及到下列的哪一些内容？ ( ACD ) A NN的结构模型 B NN的推理规则 C NN的学习算法 D 从NN到可解释的推理网 二、填空题： 1. 前馈网络是一种具有很强学习能力的系统，结构简单，易于编程。前馈网络通

人工智能部分习题答案

人工智能部分习题答案 Document number：WTWYT-WYWY-BTGTT-YTTYU-2018GT

1.什么是人类智能它有哪些特征或特点 定义：人类所具有的智力和行为能力。 特点：主要体现为感知能力、记忆与思维能力、归纳与演绎能力、学习能力以及行为能力。 2.人工智能是何时、何地、怎样诞生的 解：人工智能于1956年夏季在美国Dartmouth大学诞生。此时此地举办的关于用机器模拟人类智能问题的研讨会，第一次使用“人工智能”这一术语，标志着人工智能学科的诞生。 3.什么是人工智能它的研究目标是 定义：用机器模拟人类智能。 研究目标：用计算机模仿人脑思维活动，解决复杂问题；从实用的观点来看，以知识为对象，研究知识的获取、知识的表示方法和知识的使用。 4.人工智能的发展经历了哪几个阶段 解：第一阶段：孕育期（1956年以前）；第二阶段：人工智能基础技术的研究和形成（1956~1970年）；第三阶段：发展和实用化阶段（1971~1980年）；第四阶段：知识工程和专家系统（1980年至今）。 5.人工智能研究的基本内容有哪些 解：知识的获取、表示和使用。 6.人工智能有哪些主要研究领域 解：问题求解、专家系统、机器学习、模式识别、自动定论证明、自动程序设计、自然语言理解、机器人学、人工神经网络和智能检索等。 7.人工智能有哪几个主要学派各自的特点是什么 主要学派：符号主义和联结主义。 特点：符号主义认为人类智能的基本单元是符号，认识过程就是符号表示下的符号计算，从而思维就是符号计算；联结主义认为人类智能的基本单元是神经元，认识过程是由神经元构成的网络的信息传递，这种传递是并行分布进行的。 8.人工智能的近期发展趋势有哪些 解：专家系统、机器人学、人工神经网络和智能检索。 9.什么是以符号处理为核心的方法它有什么特征 解：通过符号处理来模拟人类求解问题的心理过程。 特征：基于数学逻辑对知识进行表示和推理。 11.什么是以网络连接为主的连接机制方法它有什么特征 解：用硬件模拟人类神经网络，实现人类智能在机器上的模拟。 特征：研究神经网络。 1.请写出用一阶谓词逻辑表示法表示知识的步骤。 步骤：（1）定义谓词及个体，确定每个谓词及个体的确切含义；（2）根据所要表达的事物或概念，为每个谓词中的变元赋予特定的值；（3）根据所要表达的知识的语义用适当的联接符号将各个谓词联接起来，形成谓词公式。 2.设有下列语句，请用相应的谓词公式把它们表示出来： （1）有的人喜欢梅花，有的人喜欢菊花，有的人既喜欢梅花又喜欢菊花。 解：定义谓词如下： Like(x,y)：x喜欢y。 Club(x)：x是梅花。 Human(x)：x是人。 Mum(x)：x是菊花。 “有的人喜欢梅花”可表达为：(?x)(Human(x)?Like(x,Club(x))) “有的人喜欢菊花”可表达为：(?x)(Human(x)?Like(x,Mum(x))) “有的人既喜欢梅花又喜欢菊花”可表达为：(?x)(Human(x)?Like(x,Club(x))? Like(x,Mum(x))) （1）他每天下午都去玩足球。 解：定义谓词如下： PlayFootball(x)：x玩足球。 Day(x)：x是某一天。 则语句可表达为：(?x)(D(x)?PlayFootball(Ta)) （2）太原市的夏天既干燥又炎热。 解：定义谓词如下：

2019人工智能与健康试题及答案

2019人工智能与健康试题及答案 一、单项选择题 1.（）是集机械、电子、控制、计算机、传感器、人工智能等多学科先进技术于一体的现代制造业重要的自动化装备。 D.工业机器人 2.（）是利用计算机将一种自然语言（源语言）转换为另一种自然语言（目标语言）的过程。 B.机器翻译 3.（）是人工智能的核心，是使计算机具有智能的主要方法，其应用遍及人工智能的各个领域。 B.机器学习 4.（）是人以自然语言同计算机进行交互的综合性技术，结合了语言学、心理学、工程、计算机技术等领域的知识。 A.语音交互 5.（）是通过建立人工神经网络，用层次化机制来表示客观世界，并解释所获取的知识，例如图像、声音和文本。 A.深度学习 6.（）是研究用计算机系统解释图，像实现类似人类视觉系统理解外部世界的一种技术，所讨论的问题是为了完成某一任务需要从图像中获取哪些信息，以及如何利用这些信息获得必要的解释。 B.图像理解 7.（）是一个具有大量的专门知识与经验的程序系统，它应用人工智能技术和计算机技术，根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以便解决那些需要人类专家处理的复杂问题。 A.专家系统 8.（）是一种处理时序数据的神经网络，常用于语音识别、机器翻译等领域。 C.循环神经网络 9.（）是一种基于树结构进行决策的算法。 B.决策树 10.（）是用电脑对文本集按照一定的标准进行自动分类标记。

C.文本分类 11.（）是指能够按照人的要求，在某一个领域完成一项工作或者一类工作的人工智能。 C.弱人工智能 12.（）是指能够自己找出问题、思考问题、解决问题的人工智能。 B.强人工智能 13.（）是指在各个领域都比人类要强的人工智能。 A.超人工智能 14.（）是指直接通过肢体动作与周边数字设备和环境进行交互。 A.体感交互 15.（）是自然语言处理的重要应用，也可以说是最基础的应用。 C.文本分类 16.（）宣布启动了“先进制造伙伴计划”“人类连接组计划”“创新神经技术脑研究计划”。 C.美国 17.（）中共中央政治局就人工智能发展现状和趋势举行第九次集体学习。 B.2018年10月31日 18.《“健康中国2030”规划纲要》中提到，健康是经济社会发展的（） B.基础条件 19.《“健康中国2030”规划纲要》中提到，全民健康是建设健康中国的（） D.根本目的 20.1997年，Hochreiter&Schmidhuber提出（）。 D.长短期记忆模型 21.2005年，美国一份癌症统计报告表明：在所有死亡原因中，癌症占（） A.1/4 22.2012年，Hinton教授小组在ImageNet竞赛中夺冠，降低了几乎（）的错误率。 B.50% 23.2017年，卡内基梅隆大学开发的一个人工智能程序在（）大赛上战胜了四位人类玩家，这在人工智能发展史上具有里程碑式的意义。 C.德州扑克 24.50年前，人工智能之父们说服了每一个人：“（）是智能的钥匙。” B.逻辑 25.癌症的治疗分为手术、放疗、化疗。据WTO统计，有（）的肿瘤患者需要接受放疗。

人工智能-BP神经网络算法的简单实现

人工神经网络是一种模仿人脑结构及其功能的信息处理系统，能提高人们对信息处理的智能化水平。它是一门新兴的边缘和交叉学科，它在理论、模型、算法等方面比起以前有了较大的发展，但至今无根本性的突破，还有很多空白点需要努力探索和研究。 1 人工神经网络研究背景 神经网络的研究包括神经网络基本理论、网络学习算法、网络模型以及网络应用等方面。其中比较热门的一个课题就是神经网络学习算法的研究。 近年来己研究出许多与神经网络模型相对应的神经网络学习算法，这些算法大致可以分为三类：有监督学习、无监督学习和增强学习。在理论上和实际应用中都比较成熟的算法有以下三种： (1) 误差反向传播算法(Back Propagation，简称BP 算法)； (2) 模拟退火算法； (3) 竞争学习算法。 目前为止，在训练多层前向神经网络的算法中，BP 算法是最有影响的算法之一。但这种算法存在不少缺点，诸如收敛速度比较慢，或者只求得了局部极小点等等。因此，近年来，国外许多专家对网络算法进行深入研究，提出了许多改进的方法。 主要有： (1) 增加动量法：在网络权值的调整公式中增加一动量项，该动量项对某一时刻的调整起阻尼作用。它可以在误差曲面出现骤然起伏时，减小振荡的趋势，提高网络训练速度； (2) 自适应调节学习率：在训练中自适应地改变学习率，使其该大时增大，该小时减小。使用动态学习率，从而加快算法的收敛速度； (3) 引入陡度因子：为了提高BP 算法的收敛速度，在权值调整进入误差曲面的平坦区时，引入陡度因子，设法压缩神经元的净输入，使权值调整脱离平坦区。 此外，很多国内的学者也做了不少有关网络算法改进方面的研究，并把改进的算法运用到实际中，取得了一定的成果： (1) 王晓敏等提出了一种基于改进的差分进化算法，利用差分进化算法的全局寻优能力，能够快速地得到BP 神经网络的权值，提高算法的速度； (2) 董国君等提出了一种基于随机退火机制的竞争层神经网络学习算法，该算法将竞争层神经网络的串行迭代模式改为随机优化模式，通过采用退火技术避免网络收敛到能量函数的局部极小点，从而得到全局最优值； (3) 赵青提出一种分层遗传算法与BP 算法相结合的前馈神经网络学习算法。将分层遗传算法引入到前馈神经网络权值和阈值的早期训练中，再用BP 算法对前期训练所得性能较优的网络权值、阈值进行二次训练得到最终结果，该混合学习算法能够较快地收敛到全局最优解；