卷积神经网络可视化

前言：想要写出一篇令人眼前一亮的文章吗？我们特意为您整理了5篇卷积神经网络可视化范文，相信会为您的写作带来帮助，发现更多的写作思路和灵感。

卷积神经网络可视化范文第1篇

随着时代的发展，构建在互联网生态模式之上的云计算、大数据、人工智能等新技术，正渗透到每一个行业，引发产业生产、服务模式的变革，并且已经取得一系列重要成果。在此背景下，大学教学如何跟上时代步伐，是值得每一个高校教师深入思考的问题。程序设计作为计算机专业大学生的必修课程和必须掌握的基本技能，其教学改革在新时代下尤显必要。

传统的大学教学中，一直都以C/C++或Java作为教学语言。诚然，C/C++和Java是当今使用人数最多的语言，但在“互联网+”时代，面对大数据分析时，特别是面对数据采集、仿真建模、结果验证与数据可视化时，他们就不再是最佳选择。

Python作为一种解释型超高级语言，具备交互式、可移植、面向对象的特点。它功能强大，适用于多种操作系统，有完善丰富的工具包，正在得到越来越多的应用，而且越来越被重视。2017年4月，北京理工大学计算机学院和高等教育出版社联合承办了“第一届高等学校Python语言及计算生态教学研讨会”，提出了计算生态的概念[1]，大力推动了Python教学。在此背景下，根据我们在Python教学和科研中的应用经验，对如何进行基于Python计算生态的教学改革进行探讨。

1 Python语言的兴起与优势

从20世纪中期到今天，短短的70年间，电子计算机经历了飞速的发展，出现了许多不同的程序设计语言，例如Pascal、Fortran、C、C++、Java、PHP、C#等，这些不同的语言，都体现了不同的设计哲学，也反映了不同的时代特点。

然而，每种程序设计语言都有其局限性。Python的设计者Guido von Rossum希望有一种语言，既具有C方便地调用计算机功能接口的能力，又可以像一些脚本语言一样轻松地编程。Python正是在这种背景下被创造出来。

同C/C++和Java等语言相比，Python有以下优势：

（1）简单易学。Python是一种代表简单主义思想的语言，语法简单，学习起来容易上手。这使学生能够专注于解决问题而不是学习语言本身。

（2）解释性。Python写的程序不需要编译成二进制代码，可以直接从源代码运行程序。这使得Python更加简单，更易于移植。

（3）面向对象。Python既支持面向过程的编程，也支持面向对象的编程。

（4）可扩展性。为了提升运行效率，可以采用C/C++来编写关键代码，然后在Python程序中使用它们。

（5）混合编程。Python被称为胶水语言，是由于可以很容易地将Python与其他语言进行混合编程。这样方便地利用已有的各种工具包，提高开发效率。

（6）丰富的库。Python有强大的标准库，并且Python的生态系统开始拓展到第三方包，例如用于Web框架的web.py ，用于科学计算的numpy，以及用于数据可视化的matplotlib等。

Python作为一种跨平台编程语言，已经被移植在以Linux、Windows、Mac、Android为代表的许多平台上。由于Python的开放性，有丰富的来自开源社区的成熟库支持，从而可以基于Python完成各种工作，例如数据采集（如网络爬虫）、图像处理、机器学习、科学计算等。

2 针对Python的应用支持与国内外课程建设情况

正由于Python具有上述优点，它获得了业界的广泛支持。例如在Google公司，Python是继C++和Java之后，使用率排名第三的编程语言，使用Python的开发团队也是Google的第三大研发部门。

（1）Tensorflow：TensorFlow是由Google Brain小组开发的用于机器学习和深度神经网络的工具。据统计，Tensorflow是目前使用人数最多的开源深度学习框架[2]。TensorFlow本身是使用C++实现的，然后用Python封装。Tensorflow可以根据用户给出的所有指令创建一个计算图，该图被内部优化和编译成可执行的C++代码。这样Tensorflow就可以利用Python 带来的开发速度和C++带来的执行速度。

（2）Google App Engine：Google App Engine（GAE），是谷歌推出的云平台，它完全把CPU、内存等硬件基础设施抽象化，这样只需要关注代码的编写，不需要关注硬件、操作系统或者物理位置。Python是GAE最早支持编程的语言之一，任何使用Python编写的程序，都可以配合Google Python API，很方便地在GAE上创建、部署、运行Python程序。

（3）Caffe（Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding）：Caffe是由Berkeley AI Research（BAIR）和Berkeley Vision and Learning Center （BVLC）社?^贡献者开发的另一个深度学习框架。同Tensorflow一样，Caffe也是采用C++进行编写，然后提供Python封装，从而既可以利用C++的高执行效率，也可享受Python的高开发效率。

（4）在好莱坞，工业光魔公司（Industrial Light） 采用Python制作商业动画，在“阿贝斯（Abyss）”“星球之旅（Star Trek）”“Indiana Jones”等超级大片中惊艳登场。

（5）ERP和CRM软件的开发也开始基于Python完成；Red Hat曾用Python和Tk一起成功开发配置和管理操作系统的可视界面，整个系统可以全面控制Linux操作系统，并根据用户选择对配置文件作自动更新。

正由于Python是受到业界的欢迎，国外很多高校（如麻省理工学院、斯坦福大学、加州大学洛杉矶分校等）已经用Python作为程序设计语言的教学对象。在Coursera等在线教育平台上，可以发现有来自密歇根大学、莱斯大学、约翰霍普金斯大学等众多高校的Python课程；国内南京大学张莉老师的课程也在其中。然而国内这方面的工作做得还远远不够。截至2015年，我国开设Python语言教学的高校不超过10所[3]。目前在国内大力推动Python教学改革的主要有北京理工大学嵩天老师等人，已编著并出版相应的大学教材[4]，受到广泛欢迎。哈尔滨工业大学车万翔老师等人分析了C语言作为入门语言的不足和Python作为入门语言的优势，阐述了计算机专业高级语言程序设计课程的改革方案和实施效果[5]。南京大学张莉老师发表了《基于MOOC的“用Python玩转数据”翻转课堂实践与研究》，研究证明：采用Python教学可以较好地提高学生的主动学习能力、学习兴趣和热情以及问题求解能力[6]。

3 基于Python的教学科研应用改革案例

3.1 输入输出

输入输出（I/O）是每个程序都必须具备的重要功能。常见的I/O可以分为3类：标准I/O（终端打印等）、文件I/O和网络I/O。以?K端I/O为例：

/* Basic I/O in C */

#include

int main（）

{

char name[20]； /* char数组，保存第一行输入，作为名字输出 */

scanf（"%s"， name）； /*读取第一行输入 */

printf（"Hello %s＼n"， name）；

return 0；

}

以上用C语言编写的有效代码共计8行，输入输出都采用标准库函数。由于C语言本身设计方面的缺陷（如果第一行输入超出char数组大小），可能导致严重的缓冲区溢出问题。针对这一问题，C++对数组越界进行了保护，从而提高系统安全性。

如果采用Java实现，则有效代码共10行。由于Java的面向对象编程思想，下面这个示例程序中多了很多对象构造的流程，引用的库看起来也相对较多，如下所示。我们只需要对这段代码进行稍微修改，就可以实现网络I/O和文件I/O。例如，替换“System.in”，就能够实现对文件或者网络流读取。将“Reader”和“InputStream”替换，就能够实现写入。

/ * Basic I/O in Java */

import java.io.BufferedReader；

import java.io.IOException；

import java.io.InputStreamReader；

public class HelloWorld {

public static void main（String[] args） throws Exception { /*所有Java程序的入口函数 */

/* 新建输入对象，用来读取标准输入。其中对象构造有嵌套*/

BufferedReader reader = new BufferedReader（new InputStreamReader（System.in））；

String name = reader.readLine（）； /* 读取第一行输入 */

System.out.printf（"Hello %s＼n"， name）；

}

}

相比之下，基于Python的代码则非常短小简洁：

/* Basic I/O in Python */

import sys

name = sys.stdin.readline（） /* 读取第一行输入 */

print（"Hello " + name）

有效代码仅仅只有3行！同样，替换其中的“sys.stdin”可以实现对文件读取。对于动态类型的Python来说，所有的变量都不需要繁复的声明，直接用就可以，再加上解释执行的特点，无需定义入口函数即可运行。

以上是对C/C++、Java、Python在基本终端I/O操作上的比较，当推广到文件I/O和网络I/O后，Python的优势会更突出，详见表1。

3.2 数据操作

数据处理是大数据时代我们面临的首要问题。然而，由于信息化系统建设过程中，数据可能以不同的结构存在，可能是纯文本文件、CSV格式，也可能是Excel格式，或者是各种不同厂商的数据库格式。

当然，可以采用C++或Java来读取各种异构数据源，但过程相当繁琐，需要利用各种底层驱动，甚至是一些商业化组件。以Excel文件读取为例，为了处理Excel数据，C/C++代码需要用到libxl商业库，而Java也需要用到Apache POI开源库。而利用Python对Excel文件进行读取则需要利用Pandas开源数据处理分析库，示例代码如下：

/* Read Excel in Python */

import pandas

df = pandas.read_excel（'sample.xls'）

print df.columns /* 输出列名 */

values = df['列名'].values /* 获取某一列的所有数据 */

FORMAT = ['列名1'， '列名2'， '列名3'] /* 获取指定列组成的数据帧 */

df_selected = df[FORMAT]

总的来说，在数据库操作方面，C++、Java和Python的支持都非常好。C++和Java都为SQL提供了标准的连接、驱动管理类，不同的数据库只需要加载不同的驱动就可以。Java对数据库有比较好的语言级别支持，相应的驱动也比较丰富。Python也提供语言级别的支持，同时第三方库十分丰富，甚至一种数据库有多个不同的连接库。另外值得一提的是， 尽管当前很多流行的分布式大数据平台及分布式数据库使用Java编写，但利用Python同样能够方便地基于第三方库实现操作Hbase、Hive以及其他非关系数据库，如Mongodb、Redis等，这种特点是C/C++不能比拟的。表2为Python与C++、Java在数据库操作上的比较。

由于Python对各种文件和数据库的支持都非常好，它十分适合编写数据库之间，数据库与文件之间相互导入导出数据的脚本，是大数据处理的首选语言。

3.3 数据可视化

丰富的可视化数据图形能够更好地对数据进行展示。利用数据可视化，可方便分析人员从宏观上了解数据的形态和分布，或者进行最后的结果展示。

Python提供了丰富的数据可视化工具，如pandas、Seaborn、Bokeh、matplotlib等。下面以matplotlib为例说明如何利用Python完成数据绘图与可视化。

假定我们要展现的数据用CSV格式保存，内容见表3。目标是基于matplotlib进行直观的数据总体分布展示，例如利用直方图统计年龄分布、利用箱体图展示薪资水平、利用散点图绘制年龄与收入的相关关系。完整代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt

import pandas as pd

df = pd.read_csv（"example.csv"） /* ?x取数据 */

fig = plt.figure（）

ax1 = fig.add_subplot（1，4，1） /* 定义展示布局 */

ax1.hist（df["Age"]， bins = 5） /* 定义直方图 */

plt.axis（[20，45，0，5]）

plt.title（"Age distribution"）

plt.xlabel（"Age"）

plt.ylabel（"Employee"）

plt.show（）

ax2 = fig.add_subplot（1，4，2） /* 确定图在画布中的位置 */

ax2.boxplot（df["Age"]） /* 定义箱线图 */

ax3 = fig.add_subplot（1，4，3）

ax3.bar（df["Age"]，df["Income"]） /* 定义条形图 */

ax3.set_title（"Income distribution"）

ax3.set_xlabel（"Age"）

ax3.set_ylabel（"Income"）

ax4 = fig.add_subplot（1，4，4）

ax4.scatter（df["Age"]，df["Income"]） /* 定义散点图 */

ax4.set_title（"Income distribution"）

ax4.set_xlabel（"Age"）

ax4.set_ylabel（"Income"）

plt.show（）

得到的可视化效果如图1所示。

Python的开放性还表现为利用支持库，实现如图1所示的各类统计效果和复杂的展示（如地图、热力图以及复杂网络等）。此外，除了构建在Python之上的原生库，还有大量其他的数据可视化工具包（如基于Javascript的Plot.ly、百度的Echart等），这些工具包同时也提供Python的调用封装，丰富了基于Python的可视化效果，体现了强大的Python计算生态。

3.4 图像处理与深度神经网络

深度学习的出现点燃了研究者对神经网络和机器学习的研究热情，特别是基于Google Tensorflow的AlphaGo接连击败世界围棋冠军，更加吸引了人们对深度学习的关注。在深度学习领域，很多优秀的开源平台与框架（如Tensorflow、Caffe、Theano、MXNet等）都提供Python接口。这也从侧面反映出Python计算生态已经建立。下面以Tensorflow提供的Python接口为例，介绍Python在图像处理与深度神经网络方面的应用。

卷积神经网络是深度学习的一个重要模型。Tensorflow已经屏蔽了关于卷积神经网络的具体结构，如神经元函数、拓扑连接状态等。程序员只需要通过参数指定，就能完成网络模型的设计，例如

conv1 = tf.layers.conv2d（inputs=input_layer，filters=32，kernel_size=[5， 5]， padding="same"，activation=tf.nn.relu）

pool1 = tf.layers.max_pooling2d（inputs=conv1， pool_size=[2， 2]， strides=2）

通过设置输入层ID、激活函数、padding方法、核大小等参数，就可以唯一确定输入层、卷积层、池化层，再通过调整参数并选择一定的学习算法，结合pillow、scikit-image等基于Python的图像处理工具包，从而可以利用深度网络自动完成特征学习，完成模式识别或图像分类工作。

卷积神经网络可视化范文第2篇

关键词： 数字信号处理课程 教学改革 优化知识结构 加强实验教学 综合化教学模式

数字信号处理所涉及的内容非常繁多、广泛。其所应用的数学工具涉及微积分、随机过程、数值分析、复变函数和各种变换等；其理论基础包括网络理论、信号与系统、神经网络等；其应用领域包括通信、雷达、人工智能、模式识别、航空航天、图像处理、语音处理等。在GSM手机中应用数字信号处理技术可将语音压缩至13kps；在语音信箱、留言电话方面也均可以采用数字信号处理技术。

学生在学习数字信号处理课程时，常常会觉得枯燥乏味，不仅觉得概念抽象，而且对其中的分析方法与基本理论不能很好地理解与掌握。为了有利于学生系统地理解和掌握课程中的基本内容，充分锻炼实验的应用能力，我对数字信号处理课程的教学进行了针对性的改革与探讨。

1.优化知识结构

数字信号处理课程中知识点比较多，数学推导十分复杂。我通过对本门课程进行深入研究，类比各知识点，发现有一条线路贯穿于课程之中，只要在课程教学中把握好这条线路，复杂的数学推导将会变得清晰，容易识记。我将该课程优化成两大模块：变换域的知识结构和数字滤波器的知识结构。

1.1变换域的知识结构

变换域的知识结构是该课程的第一大模块结构。先引入时域离散信号与系统，通过时域采样定理对模拟信号进行采样得到离散时间信号（序列）内容进行展开讨论，对于几种典型序列和时域离散系统性质：线性、时不变、因果性和稳定性进行重点介绍。其次讲述DTFT、DFS、ZT（IZT）、DFT变换的定义、性质和定理。其中每个变换都遵循严密的数学推理，都围绕着变换的定义、性质和定理展开内容讲解。在教学过程中除了详细讲解各个知识点之外，还要建立之间的联系，归纳出变换之间的联系如图1所示。在建立联系时不仅要从数学公式上进行变换证明，而且要用物理意义进行直观的讲解，使学生能够完全掌握。例如DTFT是单位圆上的Z变换，DFT是DTFT的等间隔采样，等等。

1.2数字滤波器的知识结构

数字滤波器的知识结构是该课程的第二大模块结构，其主要围绕数字滤波器网络结构及其设计方法展开讨论。数字滤波器的网络结构分为：IIR网络结构和FIR网络结构。通过状态变量分析法对网络结构进行分析，确定状态变量，求出状态方程和输出方程。应用脉冲响应不变法和双线性变换法设计低通、带通IIR数字滤波器，分析理解两种具体方法的特点和区别，与分别设计的数字滤波器的频域特性。窗函数法和频率采样法是设计FIR滤波器基本方法，通过实验使学生熟悉线性相位FIR滤波器的幅频特性和相频特性，了解不同窗函数对滤波器性能的影响。数字滤波器的设计和网络结构分析如图2所示。

2.加强实验教学

数字信号处理课程中的理论和结论大都是经过数学推导得来的，比较抽象，也较难理解。MATLAB语言对诸如离散线性卷积、循环卷积、抽样定理、对Z变换进行等间隔采样实现DFT、数字滤波器设计等一系列问题都可通过图形建模使之可视化。实验教学平台可以选择MATLAB软件平台和DSP硬件平台，MATLAB软件平台主要用来演示数字信号处理的概念、性质和原理。例如序列的傅立叶变换、Z变换、离散傅立叶变换的概念和性质等；硬件平台主要实现数字信号处理的算法，例如卷积、FFT算法、FIR滤波器和IIR滤波器设计方法等。

2.1基于MATLAB基础理论实验

数字信号处理课程具有理论性强和应用性强等特点，在教学中教师要加强理论教学。实验教学的设计可以更好地让学生理解理论教学内容，具有启发性，能培养学生的思考能力和科研能力。

针对理论知识点的内容，可将实验各部分的内容划为：系统响应及系统稳定性；时域采样与频域采样；用FFT对信号作频谱分析；IIR数字滤波器设计及软件实现；FIR数字滤波器设计与软件实现。对于所涉及的实验教学内容，要突出强调对实验结果的“物理意义”的理解，使知识点覆盖基本完整且重点突出。

2.2综合性课程设计

在基础理论实验的基础上，为了充分调动学生主动学习的积极性，提高学生钻研科学的兴趣，综合性课程设计是非常有必要的。其可以充分发挥学生的主观能动性，更有利于培养他们独立思考、善于创造、综合运用知识的能力。

根据数字信号处理在双音多频拨号系统中的实际应用，我进行了综合性、设计性实验的探讨。双音多频（Dual Tone Multi Frequency，DTMF）信号是音频电话中的拨号信号。DTMF信号系统是一个典型的小型信号处理系统，它用数字方法产生模拟信号并进行传输，其中还用到了D/A变换器；在接收端用A/D变换器将其转换成数字信号，并进行数字信号处理与识别。

3.综合化教学模式

由于数字信号处理的DTFT、DFS、ZT（IZT）、DFT变换的定义、性质和定理和数字滤波器设计的内容涉及的公式繁多、概念抽象，在学习过程中，学生对其都具有犯难情绪，因而在授课中需要采用形象化教学方法、多样化教学手段、创造自主化学习情境，提高学生的学习兴趣，帮助学生理解公式的物理意义，便于对知识的识记和应用。

3.1形象化教学方法

数字信号处理课程中大量的抽象概念都是用繁琐的公式来描述，其推导过程也相当复杂。在实际的教学中，教师需要采用课程板书的形式，让学生跟上你的思路一步一步去解析公式，完全细化每一个变换的来源。而不是急于把最新的知识、最新的技术一股脑地塞给学生。教师在教学中，必须从公式所代表的具体意义去理解公式，注重物理意义的表达，也要相信学生在打好基础后，能举一反三，学一知十，例如：X（k）=X（e）|k=0，1，…，N-1，说明X（k）为x（n）的傅里叶变换X（e）在区间［0，2π］上的N点等间隔采样。在讲解相关抽象化的知识点时，教师可采用绘制波形图或框图的方法将抽象概念形象化，用直观图形进行解读公式的意义。在教学中，教师可采取合理应用形象化的方法，培养学生看到公式可以联想到公式的物理意义，突破公式难懂难记的问题。

3.2多样化教学手段

在习题课和一些基本原理、基本方法的推导和证明中，教师要采用课堂板书形式，解答思路清晰，在板书的过程中，也要留给学生足够的时间进行领会。

对于难以理解的抽象概念，需要用形象化的图形来进行解析，采用多媒体教学手段，可以节约大量的板书时间，可以化抽象为形象，化枯燥为生动，增加课堂信息量，使学生把重点放到加深对抽象概念的理解上。同时，PPT要有一定的吸引力，比如适当地粘贴一些图片性内容，远比文字要形象和生动，还可以粘贴一些调节气氛的有意思图片，但不可太花哨，速度要放慢，讲一行放一行，切不可地所有的一次都放出来，否则容易误导学生去费劲地阅读PPT上的文字。多媒体教学手段与传统的板书教学相融合，不但可以发挥多媒体手段信息量大、形象、直观等优势，而且板书可以对多媒体的推导细节进行补充，放慢上课节奏，使教学逻辑更严密、交互性更强，其实际效果比单独使用其中的一种都要好。

3.3自主化学习情境

在实际教学中，教师要站在学生的立场上，找到学习入门的最好切入点：结合课堂提问、作业布置、习题讲解等手段，使学生达到基本的教学要求。适当地提问，可以检验学生学得怎么样，将学生的状况及时的反馈给老师，老师再适当地在教学中作调整，将取得很好的教学效果，同时也可加强与学生的双向交流，活跃课堂气氛。

由于该门课程比较抽象，公式又相对繁琐，单靠课堂讲解学生当时可能听得明白，但是课后若不加以巩固，掌握情况也不会太理想，因此每次课后要给学生布置适量的作业，通过批改作业来发现存在的问题并及时解决。

3.4完善化考试模式

本门课程的成绩考核采取传统模式，即由平时表现成绩、期末笔试成绩按比例综合计算。这样的考核方式简单易于操作，这也是一些学生不重视实验、不注重如何应用所学知识解决实际问题的原因之一，结果造成理论联系实际和解决实际问题的能力差。

完善化考试模式，增加上机考试，要求MATLAB上机考试，这能极大地强化学生的自主学习能力及动手实践能力。

4.结语

我针对数字信号处理课程的特点，应用知识的连贯性，建立了各个知识点之间的联系，便于学生理解与联想记忆。MATLAB的引入为数字信号处理教学提供了全新的方法，激发了学生的学习兴趣，变被动学习为主动探索，加强了理论与实践相结合，提高了综合运用知识及解决实际问题的能力。采用了传统板书和多媒体教学相结合的手段，提高了学生的学习兴趣，做到了用中学、学中用，使学生大大增强了学习的兴趣。

参考文献：

［1］高西全，丁玉美.数字信号处理［M］.陕西：西安电子科技大学出版社，2008.

［2］A・V・奥本海姆，R・W・谢弗.离散时间信号处理［M］.西安：西安交通大学出版社，2001.

［3］姜恩华.数字信号处理课程“教与学”探索［J］.淮北煤炭师范学院学报，2009，30，（3）：78-81.

［4］王祥春.“数字信号处理”教学方法探讨［J］.科技创新导报，2010，16：248.