夏季学期3D视频压缩演讲稿_小学新学期夏季演讲稿
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卷积现在可能是深度学习中最重要的概念。正是靠着卷积和卷积神经网络，深度学习才超越了几乎其他所有的机器学习手段。1我们如何对图像应用卷积： 1的第一张：
当我们在图像上应用卷积时，我们在两个维度上执行卷积——水平和竖直方向。我们混合两桶信息：第一桶是输入的图像，由三个矩阵构成——RGB三通道，其中每个元素都是0到255之间的一个整数。第二个桶是卷积核（kernel），单个浮点数矩阵。可以将卷积核的大小和模式想象成一个搅拌图像的方法。卷积核的输出是一幅修改后的图像，在深度学习中经常被称作feature map。对每个颜色通道都有一个feature map。1的第二张：
这是怎么做到的呢，我们现在演示一下如何通过卷积来混合这两种信息。一种方法是从输入图片中取出一个与卷积核大小相同的区块——这里假设图片为100，卷积核大小为3x3，那么我们取出的区块大小3x3就是——然后对每对相同位置的元素执行乘法后求和（不同于矩阵乘法，却类似向量内积，这里是两个相同大小的矩阵的“点乘”）。乘积的和就生成了feature map中的一个像素。当一个像素计算完毕后，移动一个像素取下一个区块执行相同的运算。当无法再移动取得新区块的时候对feature map的计算就结束了。这个流程可以用如下的动画演示： 1的第三张：
对二维数字信号（图像）的操作，可以写成矩阵形式。
比如对图像做平滑，一个典型的8领域平滑，其结果中的每个值都来源于原对应位置和其周边8个元素与一个3X3矩阵的乘积：
也就相当于对原矩阵，按照顺序将各区域元素与W矩阵相乘，W 矩阵这也被称作核(Kernel, 3X3)
也就是，这个核对图像进行操作，相当于对图像进行了低通滤波。因此这个核也被称为滤波器，整个操作过程按照概念称为卷积。
扩展来讲，对二维图像的滤波操作可以写成卷积，比如常见的高斯滤波、拉普拉斯滤波（算子）等。
滤波器跟卷积神经网络有什么关系呢。不如我们预想一个识别问题：我们要识别图像中的某种特定曲线，也就是说，这个滤波器要对这种曲线有很高的输出，对其他形状则输出很低，这也就像是神经元的激活。
我们设计的滤波器和想要识别的曲线如下：
假设上面的核（滤波器）按照卷积顺序沿着下图移动： 那么当它移动到上面的位置时，按照矩阵操作，将这个区域的图像像素值与滤波器相乘，我们得到一个很大的值（6600）： 而当这个滤波器移动到其他区域时，我们得到一个相对很小的值：
如此，我们对整个原图进行一次卷积，得到的结果中，在那个特定曲线和周边区域，值就很高，在其他区域，值相对低。这就是一张激活图。对应的高值区域就是我们所要检测曲线的位置。
在训练卷积审计网络（CNN）的某一个卷积层时，我们实际上是在训练一系列的滤波器(filter)。比如，对于一个32x32x3（宽32像素x高32像素xRGB三通道）的图像，如果我们在CNN的第一个卷积层定义训练12个滤波器，那就这一层的输出便是32X32X12.按照不同的任务，我们可以对这个输出做进一步的处理，这包括激活函数，池化，全连接等。
简单来说，训练CNN在相当意义上是在训练每一个卷积层的滤波器。让这些滤波器组对特定的模式有高的激活，以达到CNN网络的分类/检测等目的。△ 一个实际CNN（AlexNet）第一个卷积层的滤波器> 卷积神经网络的第一个卷积层的滤波器用来检测低阶特征，比如边、角、曲线等。随着卷积层的增加，对应滤波器检测的特征就更加复杂（理性情况下，也是我们想要的情况）。
比如第二个卷积层的输入实际上是第一层的输出（滤波器激活图），这一层的滤波器便是用来检测低价特征的组合等情况（半圆、四边形等），如此累积，以检测越来越复杂的特征。实际上，我们的人类大脑的视觉信息处理也遵循这样的低阶特征到高阶特征的模式。
2灵感来源： 第二节第一张：
深度学习的许多研究成果，离不开对大脑认知原理的研究，尤其是视觉原理的研究。可视皮层是分级的。
人类的视觉原理如下：从原始信号摄入开始（瞳孔摄入像素 Pixels），接着做初步处理（大脑皮层某些细胞发现边缘和方向），然后抽象（大脑判定，眼前的物体的形状，是圆形的），然后进一步抽象（大脑进一步判定该物体是只气球）。下面是人脑进行人脸识别的一个示例：
对于不同的物体，人类视觉也是通过这样逐层分级，来进行认知的：如图。我们可以看到，在最底层特征基本上是类似的，就是各种边缘，越往上，越能提取出此类物体的一些特征（轮子、眼睛、躯干等），到最上层，不同的高级特征最终组合成相应的图像，从而能够让人类准确的区分不同的物体。
那么我们可以很自然的想到：可以不可以模仿人类大脑的这个特点，构造多层的神经网络，较低层的识别初级的图像特征，若干底层特征组成更上一层特征，最终通过多个层级的组合，最终在顶层做出分类呢？答案是肯定的，这也是许多深度学习算法（包括CNN）的灵感来源。
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