特征和分类器——《卷积神经网络与计算机视觉》读书笔记
特征提取和分类是典型计算机视觉系统的两个关键阶段。视觉系统的准确性、稳健性和效率很大程度上取决于图像特征和分类器的质量。特征提取方法可以分为两个不同的类别，即基于手工的方法和基于特征学习的方法。分类器可以分为两组，即浅层模型和深层模型。 特征是任何独特的方面或特性，用于解决与特定应用相关 ...
原文：深度学习与计算机视觉：基于Python的神经网络的实现
在前面两篇文章介绍了深度学习的一些基本概念，本文则使用Python实现一个简单的深度神经网络，并使用MNIST数据库进行测试。 神经网络的实现，包括以下内容： 神经网络权值的初始化 正向传播 误差评估 反向传播 更新权值 主要是根据反向传播的 个基本方程，利用Python实现神经网络的反向传播。 初始化 首先定义代表神经网络的类NeuralNetwork, 有三个属性， W存储各个层之间的权值矩阵 ...
2019-01-07 11:29 1 1887 推荐指数：
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