机器学习—课程学习（机器学习+机器视觉CS231n）

最新推荐文章于 2025-01-15 10:10:48 发布
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#机器学习 #计算机视觉 #深度学习

本文提供Andrew Ng的机器学习课程及李菲菲教授的cs231n深度学习计算机视觉课程链接。包括课程网址、课件资料下载地址及作业下载等详细信息。
工业自动化：工业4.0中的机器视觉_10.机器学习与深度学习在机器视觉中的应用
zhubeibei168的博客
01-02 761
机器学习是人工智能的一个分支，它使计算机能够通过经验（数据）自动改进和适应。机器学习算法可以从大量数据中学习模式和特征，然后用于预测或决策任务。深度学习是一种通过多层神经网络进行学习的方法，每层神经网络可以提取数据的高级特征。深度学习模型通常包含成千上万甚至更多的参数，能够在大规模数据集上进行训练，从而获得更好的性能。通过以上步骤，我们构建并训练了一个基于深度学习的工业缺陷检测模型。模型在测试数据集上达到了较高的准确率，通过数据增强和超参数调整进一步提高了模型的性能。
吴恩达机器学习与CS231n对于Backpropagation的解释
HarryWg的博客
11-19 1544
在学习斯坦福-吴恩达-机器学习和计算机视觉过程中，我发现两门课程对Backpropagation的解释并不一样，因此进行了一下探究 下面先简单介绍一下每个课程对于Backpropagation的讲解 吴恩达 这里吴恩达引入误差这个中间结果进行梯度的计算，将每层上层的误差乘上此层的神经元输出，经过平均和正规化得出梯度 CS231n 这里使用偏导数传递的方法进行方向传播，概括的说就是使用从下一个神经元传播来的Upstream gradient与本地神经元的Local gradients相乘得到Downstr
[机器学习]机器视觉一
weixin_47593895的博客
12-27 1660
文章目录一.比较不同位深度BMP文件二、将原图colorful的PNG文件分别转换为BMP，JPG，GIF 比较大小三、用奇异只分解对图片进行降维处理四、采用图像的开闭运算，检测出2个样本图像中硬币、细胞的个数1、硬币2、 细胞五.采用图像梯度、开闭、轮廓运算等，对图片中的条形码进行定位提取；再调用条码库获得条码字符六、总结七、参考 一.比较不同位深度BMP文件 从网页上下载一张彩色图片，查看该图片信息，显示位深度24 通过电脑画图程序和PS软件，分别将该图片保存为 32位、16位彩色和256色、16色、
机器学习、计算机视觉和深度学习
qq_40985985的博客
06-17 1950
机器学习（ML）是一个致力于理解和构建“学习”方法的研究领域，即利用数据来提高某些任务性能的方法。它被视为人工智能的一部分。学习骑自行车是大多数人都经历过的过程。起初依靠父母或朋友的支持，当我们试图踩踏板并保持平衡时，他们会稳住自行车。渐渐地，通过练习，我们变得更擅长骑行，直到我们能够自信地独自骑行。我们成功地学会了一项新技能！机器学习就像教电脑“骑自行车”。研究人员和开发人员的目标是让计算机像我们一样从经验中学习。他们为计算机提供了许多例子和数据，类似于观察许多自行车骑行。
机器学习与计算机视觉：从图像处理到视频分析
AI天才研究院
12-27 1551
1.背景介绍 计算机视觉(Computer Vision)和机器学习(Machine Learning)是现代人工智能(Artificial Intelligence)领域的两个关键技术。计算机视觉涉及到计算机对于图像和视频的理解和处理，而机器学习则涉及到计算机对于数据的学习和预测。在过去的几年里，这两个领域的发展取得了显著的进展，尤其是在深度学习(Deep Learning)方面，它是机器学习...
CS231n——机器学习基础算法
lt1103725556的博客
04-30 249
KNN（K-近邻算法） 原理 有监督学习。 已有一堆正确分类的数据集，对于新的数据，通过计算在新数据的一定距离内的数据中，哪类数据占优(投票)，判定新的数据的类别。 k——离新数据最近的数据个数(总投票数) 距离 L1距离或L2距离，见CS231n学习笔记 L1距离：d1(I1,I2)=∑p∣I1p−I2p∣d_1\left ( I_1,I_2 \right )=\sum_p\left | I...
深度学习初学者推荐&怎么在本地完成CS231n课程作业-配置环境
01-20
CS231n是斯坦福大学开设的一门关于视觉识别的深度学习课程，适合对计算机视觉和深度学习感兴趣的人群。以下是对CS231n课程的学习推荐和本地环境配置的详细指导。 **学习资源推荐：** 1. 视频课程： - 腾讯课堂：...
深度学习课程：李飞飞CS231n机器视觉全面解读
“李飞飞CS231n”可能指向的是特定版本的CS231课程材料，其中“n”可能代表该课程的年份或特定版本号。这个命名方式通常是为了区分不同年份或教师所教授的同一课程内容的更新或变化。 总结来说，通过这份信息，我们...
2023最新CS231N课程笔记
01-12
CS231n是斯坦福大学计算机科学系开设的一门关于计算机视觉的高级课程，由李飞飞教授等人主讲。这门课程是计算机视觉领域的经典之作，旨在帮助学生理解并掌握图像识别、物体检测、图像分类等核心概念。2023年的最新...
机器学习入门：CS231n中文课程笔记及作业解析
CS231n课程是一门由斯坦福大学提供的计算机视觉课程，专注于深度学习在视觉识别任务中的应用。这门课程非常适合希望入门机器学习和深度学习，特别是在计算机视觉领域想要有深入研究的学者、工程师和技术爱好者。CS...
cs231n课程笔记
10-06
综上所述，《CS231n课程笔记》不仅适合于对机器学习和计算机视觉感兴趣的初学者，也适用于希望提升自己在图像识别、目标检测等领域技术的中级学习者。通过阅读笔记和动手实践，学习者能够更加系统地掌握机器学习的...
机器视觉学习的基础知识
10-30
机器视觉学习的基础知识，很好的入门教程。包括光源、相机、软件的基础知识
记录一个机器视觉学习的课程
seek97的博客
01-09 391
机器视觉、机器学习、深度学习：“三剑客”，傻傻分不清？
最新发布
xcwzj123的专栏
01-15 1923
深度学习，无疑是人工智能领域的一颗璀璨明珠，它以深度神经网络为强大武器，模仿人类大脑的神经元结构，构建出复杂而精妙的模型，能够自动从海量的数据中挖掘出深层次的特征和模式，展现出了令人惊叹的学习和理解能力，仿佛一位拥有超凡智慧的天才，能够轻松应对各种复杂艰巨的任务。机器视觉、机器学习和深度学习虽然各自有着独特的魅力和专长，但它们之间却存在着千丝万缕的紧密联系，共同推动着人工智能技术的蓬勃发展，就像一个默契十足的团队，在不同的岗位上发挥着各自的优势，协同完成一个个艰巨而伟大的任务。
计算机视觉和机器学习_我从计算机视觉和机器学习硕士课程中学到的东西
weixin_26630173的博客
08-28 1345
计算机视觉和机器学习 重点 (Top highlight) 经验 (Experience) I wrote this article as a reflection of what I picked up from undertaking an MSc in Machine learning. I have to admit, some parts of my studies were usefu...
计算机视觉与机器学习的结合：实现人工智能的梦想
AI天才研究院
12-26 1748
1.背景介绍 计算机视觉(Computer Vision)和机器学习(Machine Learning)是人工智能(Artificial Intelligence)领域的两个关键技术。计算机视觉主要关注于从图像和视频中自动抽取高级表示和理解的技术，而机器学习则关注于从数据中自动学习模式和规律的技术。这两个领域在过去几年中发生了巨大的发展，并且在各种应用中取得了显著的成功，如人脸识别、自动驾驶、语...
机器学习（五）——机器视觉从入门到精通只要简单这3步
热门推荐
lvjiyang的博客
08-31 2万+
所谓机器视觉就是使用光学非接触式感应设备自动接收并解释真实场景的图像以获得信息控制机器或流程。简单来说，机器视觉就是为了流程控制或检测所制造的产品而从数字图像中自动提取信息。 　用机器代替人眼来做测量和判断，已是诸多相关领域发展的趋势。虽然人类视觉最擅长于对复杂、非结构化的场景进行定性解释， 但机器视觉则凭借速度、精度和可重复性等优势，擅长于对结构化场景进行定量测量。配备适当分辨率的相机和光学元件后，机器视觉系统能够轻松检验小到人眼无法看到的物品细节特征。尤其是在一些特殊环境下，机器视觉能够防止洁净室受到人
机器视觉包含深度学习吗？什么是机器视觉？
gp16674213804的博客
02-26 2388
机器视觉通常包含深度学习。机器视觉是一种研究如何让计算机“看”的领域，其目标是让计算机能够自动理解和分析图像和视频。深度学习是机器学习的一种分支，其主要应用于处理和分析复杂的大规模数据，尤其在图像和视频领域中的应用十分广泛。
近日来学习机器视觉有感（一）
qq_37269094的博客
11-14 1293
自从人工智能深入我们生活的方方面面，我们的生活就越来便利，同时人工智能推动技术创新，带动经济实现巨大的飞跃，人工智能之所以能够在短时间取得革命性的进步，不得不提机器学习，而机器学习又包括多个分类，例如机器学习，强化学习，对抗学习，对偶学习，迁移学习，分布式学习，以及元学习。 深度学习   深度学习不同于传统的机器学习的方法，深度学习是一类端到端的学习方法，基于多层的非线性神经网络，深度学习可以...
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