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2023-12-17 经典网络(三)卷积 去噪 边缘提取 AI算法 经典深度神经网络 之前我们讲了 线性分类器 深度学习修炼(一)线性分类器 | 权值理解、支撑向量机损失、梯度下降算法通俗理解_Qodi的博客-CSDN博客 又讲了基于线性分类器的全连接神经网络 深度学习修炼(二)全连接神经网络 | Softmax,交叉熵损
2023-12-16 经典网络(二)全连接神经网络 AI算法 经典深度神经网络 之前我们学习了线性分类器 深度学习修炼(一)线性分类器 | 权值理解、支撑向量机损失、梯度下降算法通俗理解_Qodi的博客-CSDN博客 全连接神经网络(又叫多层感知机)和我们的线性分类器区别 (1)线性分类器就只有一个线性变化 而全连接神
2023-12-16 经典网络(一)线性分类器 AI算法 经典深度神经网络 为什么我们从线性分类器开始?是由于线性分类器的基本特点决定的 1 基本特点 形式简单、易于理解,通过层级结构混合非线性操作可以形成功能强大的非线性模型 线性分类器是一种线性映射,将输入的图像特征映射为类别分数 2 训练过程2.1
2023-12-15 机器学习导读 概念介绍 AI算法 经典深度神经网络 1.机器学习是什么?机器学习实际上就是以数据为基础,发现数据之间本来存在而没有被发现的规律,它的一个重要特征就是尽量避免人的参与,尝试直接从数据中发现规律和解决问题的方案。 2.机器学习基础概念2.1 机器学习类型2.1.1有监督学习 用
2023-12-14 分类器整体介绍 AI算法 经典深度神经网络 1 图像表示 基础像素表示 全局特征表示 如GIST 比较适合风景类,室内场景,城市建筑。要依赖所有像素,对于如遮挡一类问题就不太适合了 局部特征表示 如GIST 2012年前,就要找到一个很好的特征,但对于神经网路而言是无所谓的