阅读笔记1-深度学习与计算机视觉

python/ML/DL学习目录 /*------深度学习理论------------------------**/ 1. 深度学习介绍、全连接神经网络 为什么要做深读学习而不是宽度学习? 2. 反向传播算法 BP算法手工推导 3.使用Keras实现全连接神经网络完成手写数字识别 4. mini-batch ... 阅读详情

一、人工智能、机器学习、深度学习

1. 三者联系:

  • 机器学习是实现人工智能的途径之一,而深度学习是机器学习的算法之一  
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2. 三者区别:

  • 人工智能

    • 概念:最早来自于1956年的计算机达特茅斯会议,本质是希望机器能够像人类的大脑一样思考,并作出反应。
    • 分类:根据人工智能实现的水平,可分为三类。
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  • 机器学习

    • 概念:从大量数据中找出规律,自动地学习出算法所需的参数,最早可见于1783年的贝叶斯定理。
    • 分类:根据使用的数据形式,可分为三类。

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  • 深度学习
    • 概念:通过搭建深层的人工神经网络来进行知识的学习,输入数据通常较为复杂、规模大、纬度高。
    • 分类:根据网络结构的不同,可分为卷积神经网络、循环神经网络和生成对抗网络。
    • 核心元素:数据、GPU、模型

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二、计算机视觉

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CV | 传统的计算机视觉与基于深度学习的计算机视觉的区别(简述) 简介 做计算机视觉也已经很久了,说起来接触深度学习的时间却并不是很多。在这一年的时间里,阅读的最新的文献确实大部分都与深度学习相关,这其实给人带来了很大的困惑。——是否,在未来,计算机视觉就一定要做深度学习? 我从网上搜集了一下别人的看法。当然,如果你直接搜索“计算机视觉”,十条检索里有9条半都会涉及到“深度学习”。我从中看到了一篇博客(为什么深度学习仍未取代传统的计算机视觉技术?),18年发表,放到现在可能会有一定的过时,但是还是能体会到不同的关于概念上的区别。在这里摘取并总结有关**“传统的计算机视觉” 阅读详情

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