特征和分類器——《卷積神經網絡與計算機視覺》讀書筆記
特征提取和分類是典型計算機視覺系統的兩個關鍵階段。視覺系統的准確性、穩健性和效率很大程度上取決於圖像特征和分類器的質量。特征提取方法可以分為兩個不同的類別，即基於手工的方法和基於特征學習的方法。分類器可以分為兩組，即淺層模型和深層模型。 特征是任何獨特的方面或特性，用於解決與特定應用相關 ...
原文：深度學習與計算機視覺：基於Python的神經網絡的實現
在前面兩篇文章介紹了深度學習的一些基本概念，本文則使用Python實現一個簡單的深度神經網絡，並使用MNIST數據庫進行測試。 神經網絡的實現，包括以下內容： 神經網絡權值的初始化 正向傳播 誤差評估 反向傳播 更新權值 主要是根據反向傳播的 個基本方程，利用Python實現神經網絡的反向傳播。 初始化 首先定義代表神經網絡的類NeuralNetwork, 有三個屬性， W存儲各個層之間的權值矩陣 ...
2019-01-07 11:29 1 1887 推薦指數：
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