卷积神经网络背后的数学 / 开普饭

第一步,针对一个神经元,一幅640*360图像,一个神经元要对应640*360个像素点,即一个神经元对应全局图像,全连接的话一个神经元就有640*360个参数: 第二步,然而,图像的空间联系是局部的, ...

Datawhale干货作者:贾博文,浙江大学,Datawhale原创作者本文约8000字,建议阅读22分钟审稿人:阿泽,Datawhale成员,复旦大学计算机硕士,目前在携程担任高级算法工程 ...

> Image by Alina Grubnyak on Unsplash 神经网络是将数据映射到信息的通用逼近器.这是什么意思?神经网络可以解决任何问题吗?神经网络是一种经过验证的解决方案,可 ...

作者丨Piotr Skalski 来源丨AI有道@微信公众号翻译 | 通夜(中山大学).had_in(电子科技大学) 原标题:Gentle Dive into Math Behind Convolu ...

仅做学术分享,如有侵权,联系删除转载于 :深度学习这件小事计算机视觉技术在日常生活中有着非常普遍的应用:发朋友圈之前自动修图.网上购物时刷脸支付--在这一系列成功的应用背后,卷积神经网络功不可没. ...

在19世纪末,数学经历了一次彻底的转变.在大卫·希尔伯特等人的带领下,一群新生代数学家对抽象思想更感兴趣,而不是专注于解决实际问题.这种哲学上的差异最初因缺乏实用性而饱受批评,但却导致了大量有趣的结果 ...

刚在学习深度学习的时候,对卷积神经网络还比较模糊,后来发现一位黄海广老师的卷积神经网络课件,带很多动画,把卷积神经网络讲得很清楚.值得推荐. 文末提供原版的ppt的下载方式,ppt效果见下图: 下载方 ...

我想问大家一个问题. 牛顿是"发明"了万有引力定律,还是"发现"了万有引力定律?爱因斯坦是"发明"了相对论,还是"发现" ...

转载于 :OpenCV学堂图像特征传统的图像特征提取(特征工程)主要是基于各种先验模型,通过提取图像关键点.生成描述子特征数据.进行数据匹配或者机器学习方法对特征数据二分类/多分类实现图像的对象检 ...

在信号处理中,有时需要测量信号某些特征(例如峰)之间的水平距离. 一个很好的例子就是解释心电图(ECG),这在很大程度上取决于测量距离. 我们将考虑下图中只有两个峰的平滑信号的一个样例. 解决这个问题 ...

卷积神经网络背后的数学