计算机视觉与人工智能：深度学习基础题解析与源代码实现

DevScribe

于 2023-08-16 22:25:17 发布

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文章标签：人工智能计算机视觉深度学习编程

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本文解析了深度学习的基础概念，包括激活函数（Sigmoid、ReLU、Softmax）、卷积神经网络（CNN）、批归一化（Batch Normalization）以及残差网络（ResNet），并介绍了目标检测的重要性及常见算法（R-CNN、YOLO、SSD）。内容结合理论与源代码实现，适合初学者理解深度学习在计算机视觉和人工智能中的应用。

计算机视觉与人工智能：深度学习基础题解析与源代码实现

深度学习在计算机视觉和人工智能领域发挥了重要作用。本文将解析一些深度学习的基础题，并给出相应的源代码实现。以下为题目和解答。

激活函数是什么？请列举三种常见的激活函数并解释它们的作用。

答：激活函数是神经网络中的一个关键组件，用于引入非线性特性。常见的激活函数包括：

（1）Sigmoid函数：作用是将输入值映射到（0,1）之间，常用于二分类问题。

import numpy as np

def sigmoid(x):
    return 1 / (1

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