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第9章 无穷级数
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第9章 无穷级数
发表于
2020-10-27
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更新于
2020-10-27
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0
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1分钟
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文章作者:
Estom
文章链接:
https://estom.github.io/2020/10/27/%E5%BE%AE%E7%A7%AF%E5%88%86/%E7%AC%AC9%E7%AB%A0%20%E6%97%A0%E7%A9%B7%E7%BA%A7%E6%95%B0/
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01卷积神经网络
卷积神经网络 1 计算机视觉 计算机视觉(Computer Vision) 的高速发展标志着新型应用产生的可能,例如自动驾驶、人脸识别、创造新的艺术风格。人们对于计算机视觉的研究也催生了很多机算机视觉与其他领域的交叉成果。一般的计算机视觉问题包括以下几类: 图片分类(Image Classification); 目标检测(Object detection); 神经风格转换(Neural Style Transfer)。 应用计算机视觉时要面临的一个挑战是数据的输入可能会非常大。例如一张 1000x1000x3 的图片,神经网络输入层的维度将高达三百万,使得网络权重 W 非常庞大。这样会造成两个后果: 神经网络结构复杂,数据量相对较少,容易出现过拟合; 所需内存和计算量巨大。 因此,一般的神经网络很难处理蕴含着大量数据的图像。解决这一问题的方法就是使用 卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN) 。 2 边缘检测卷积运算 我们之前提到过,神经网络由浅层到深层,分别可以检测出图片的边缘特征、局部特征(例如眼睛、鼻子等),到最后面...
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