卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）7.1 整体结构之前介绍的神经网络中，相邻层的所有神经元之间都有连接，这称为全连接（fully-connected）。CNN7.2 卷积层全连接层存在什么问题呢？那就是数据的形状被“忽视”了。比如，输 入数据是图像时，图像通常是高、长、通道方向上的3维形状。CNN 中，有时将卷积层的输入输出数据称为特征图（featur

前言：上一章讲了神经网络前向传播内容，这一章讲如何根据数据训练出相关权重参数的过程。我们在实战中直接得出了参数权重，接下爱我们要学习4.1从数据中学习介绍神经网络的学习，即利用数据决定参数值的方法。我们将针对上一个实验的训练集进行学习4.1.1数据驱动图像的特征量通常表示为向量的形式。前面学习过分类算法SVM以及KNN，我们手动提取特征向量。深 度 学 习 有 时 也 称 为 端 到 端 机 器

前言：数值微 分虽然简单，也容易实现，但缺点是计算上比较费时间。本章我们将学习一 个能够高效计算权重参数的梯度的方法——误差反向传播法正确理解误差反向传播法：一种是基于数学式； 另一种是基于计算图（computational graph）5.1 计算5.1.1　用计算图求解节点用○表示，○中是计算的内 容。也可以表示为:...

在研究生阶段同样是做自然语言处理分析的，明显能感受到国内的问答系统并不输给国外，最近看了一些文章和论文大多吹捧ChatGPT,贬低百度的发言，我觉得大可不必，文心一言的发布，或许真的能表明国内版本的问答系统的落地，一个真正由国内开发并且能给大多数国民使用这个初心和举措我觉得就应该被认可！3月16日，百度直播的宣讲会上有这么一句话，让我充满了期待：不曾想象的提问，有着不曾想象的回答对于大多数国人来说

在计算机视觉领域，图像分类是一个重要的任务，用于将图像分为不同的预定义类别。OpenCV 是一个流行的开源计算机视觉和图像处理库，C++ 是一种高效的编程语言。结合这两个工具，我们可以使用各种图像分类模型来实现准确和高效的图像分类。

前言：大致看完了吴恩达老师的视频后，对于机器学习有了一定的了解，但是无监督学习部分只理解了K-Means，监督学习算是入门了可是视屏听完以及完成了笔记后，感觉这部分算法掌握的不全，故重新看书。学习的方法：照着书本上代码敲，机器学习实战、参考资料：Apache CN 的机器学习基础笔记统计学习方法-李航Jack Cui的机器学习笔记https://cuijiahua.com/blog/ml/...

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这一篇论文是12年的论文可是，他是计算机视觉工作的基石小窗口称之为感受页池化层池化、下采样可以防止过拟合为什么神经网络要用激活函数呢？因为激活函数是非线性的，正是因为非线性的激活函数才为神经网络这个模型引入了非线性，他才能解决非线性的分类问题然而传统的像Sigmoid和tanh这种饱和函数，不饱和的激活函数可以解决梯度消失的问题。softmax归一化在这篇论文中有个有趣的地方局部响应归...

在现代Web开发中，JavaScript通过Node.js得以进入后端编程领域，带来了许多前所未有的开发便利。opencv4nodejs 是一个将OpenCV的强大功能直接绑定到Node.js的库，它允许开发者在一个统一的JavaScript环境中实现复杂的图像和视频分析任务。

随着YOLO技术的迅速发展，使用**Python进行yolo部署变得相对简单**。然而，在实际的业务场景中，我们往往需要利用C++进行高效调用。因此，本文将重点介绍如何使用**C++实现YOLO进行图像分类**，并提供相关的示例代码和资源，帮助您在自己的项目中灵活应用YOLO。