【深度之眼】九：分类 —— 手写识别问题【支持向量机】

原创 已于 2023-02-17 17:21:52 修改 · 127 阅读 · 0 ·
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#SVM

于 2023-02-14 16:02:40 首次发布
博客提供了支持向量机（SVM）相关的数据代码下载链接，链接为https://pan.baidu.com/s/1UjvMEb4JncTZ4zM-4kpX3g ，提取码是538t。
基于深度学习的图像分类：从理论到实践
大模型应用工坊
07-05 693
想象一下，当你打开手机相册，系统自动将照片按"人物"“风景”"美食"分类；当医生通过CT影像筛查肿瘤时，AI辅助诊断系统能快速标出可疑区域；图像分类。揭开深度学习图像分类的神秘面纱，用通俗语言解释核心原理系统梳理从理论到实践的完整流程（数据→模型→训练→部署）通过实战项目让你亲手构建、训练并测试一个图像分类模型我们的讨论范围将集中在监督学习框架下的图像分类，重点讲解卷积神经网络(CNN)这一主流技术，并使用PyTorch框架完成实战。
【第1章：深度学习概览——1.3 深度学习的核心组件与概念解析之神经网络基础】
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02-13 409
神经网络是深度学习的核心组件，它通过模拟生物神经元的结构和功能，实现了对复杂数据的处理和学习。从简单的单层感知机到复杂的深度神经网络，神经网络的发展经历了巨大的飞跃。未来，神经网络的发展方向会更加多样化和智能化。比如，神经网络与生物学的结合，可能会让我们从生物神经元的工作机制中获得更多灵感，进一步优化神经网络的结构和算法；神经网络的可解释性研究，能让我们更好地理解神经网络的决策过程，增强人们对它的信任；神经网络的高效计算，将使我们能够在更短的时间内处理更多的数据，推动人工智能在各个领域的应用。
机器学习——支持向量机SVM
Dunkle.T的博客
04-05 1111
概述 支持向量机(SVM，也称为支持向量网络)，是机器学习中获得关注最多的算法没有之一。 从实际应用来看 SVM在各种实际问题中都表现非常优秀。它在手写识别数字和人脸识别中应用广泛，在文本和超文本的分类中举足轻重。同时，SVM也被用来执行图像的分类，并用于图像分割系统。除此之外，生物学和许多其他科学都是SVM的青睐者，SVM现在已经广泛被用于蛋白质分类，现代化合物分类的业界平均水平可以达到90%以上的准确率。在生物科学的尖端研究中，人们还使用支持向量机来识别用于模型预测的各种特征，以找出各种基因表现结果
支持向量机SVM（上）
simliyzch的博客
07-18 1129
支持向量机SVM上部
学习笔记：深度学习（3）——卷积神经网络（CNN）理论篇
热门推荐
Morganfs的博客
04-12 11万+
深度学习笔记——CNN卷积神经网络理论篇。主要包括CNN的概念、基本原理、类型综述。算是比较完善的一篇文章了。
动手学PaddlePaddle（4）：MNIST（手写数字识别）
10点43的博客
08-11 6306
本次练习将使用 PaddlePaddle 来实现三种不同的分类器，用于识别手写数字。三种分类器所实现的模型分别为 Softmax 回归、多层感知器、卷积神经网络。 您将学会 实现一个基于Softmax回归的分类器，用于识别手写数字 实现一个基于多层感知器的分类器，用于识别手写数字 实现一个基于卷积神经网络的分类器，用于识别手写数字 卷积神经网络的基本组成和搭...
Ubuntu下tensorflow深度学习——mnist手写字体识别
qq_44137560的博客
10-03 629
1、Tensorflow的 基础概念： （1）计算图（grap）：tensorflow是一个基于计算图的数值计算系统，计算图是一个有向图，图中的节点代表数学操作计算中的节点（op），结点之间连接的边代表参与计算的高维数组数据，叫做tensor,计算图的执行可以看作tensor按照图的拓扑顺序，从输入节点逐步流过所有中间节点，最后流到输出节点的过程，tensorflow名称由此而来。Tensorflow计算图如图所示。 （2）张量（tensor）：这一术语源于力学，在物理和数学中都有重要作用，在tensor
AI 高手之路 19：卷积神经网络 CNN——图像识别的“火眼金睛”
海棠AI实验室
03-26 862
卷积神经网络无疑是过去十年人工智能领域最耀眼的明星之一。它彻底改变了计算机视觉的面貌，并在图像分类、目标检测、图像分割等众多任务上取得了令人瞩目的成就，广泛应用于安防监控、自动驾驶、医疗影像分析、内容推荐、艺术创作等领域。然而，技术的发展永无止境。源于自然语言处理的 Transformer 模型，通过自注意力机制，展现出强大的全局信息建模能力，在某些视觉任务上开始挑战甚至超越 CNN。
AI读懂天书：Manus AI跨语种手写识别解密
星之尘1021的博客
05-31 1029
📝 AI如何读懂你的“鬼画符”？揭秘Manus AI的多语言手写识别黑科技 从潦草签名到多语种笔记，手写识别技术正悄然改变我们的生活。Manus AI构建了融合CNN、RNN和Transformer的混合模型，通过5亿字符的多语种数据集训练，实现了70ms极速响应的离线识别。其核心技术突破在于：支持70多种文字的超大字符集、95%准确率的阿拉伯语连笔识别、笔顺自适应的语言模板，以及少样本迁移学习能力。应用已覆盖教育批改、金融签核、医疗病历等场景，未来将向个性化学习、边缘计算等方向进化。这不仅是技术革新，更
深度学习极简教程——神经网络、模式识别、图像处理、语音处理、计算语言学、统计学等基础入门
AI天才研究院
08-09 1306
人工智能（Artificial Intelligence，AI）旨在使机器模拟人类智能，执行诸如学习、推理、解决问题等任务。机器学习（Machine Learning，ML）是实现人工智能的一种途径，其核心思想是让机器从数据中学习规律，并利用学到的规律对未知数据进行预测。深度学习的核心算法是反向传播算法（Backpropagation Algorithm），其作用是根据模型的输出误差，自动调整模型参数，使得模型的预测结果更加准确。将输入数据输入到神经网络中，计算网络的输出。
深度解析：从概念到变革——Transformer大模型的前世今生以及大模型预备知识讲解[知存科技]
丨汀、的博客
05-27 3032
深度解析：从概念到变革——Transformer大模型的前世今生以及大模型预备知识讲解[知存科技]
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