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机器视觉python代码基础知识总结（一）一、理论简述个人认为机器视觉可以作为人工智能的一大分支，尤其是随着深度学习、卷积神经网络、残差网络的出现，导致机器对图像识别精度高于了人类。因此，可以说机器视觉是人工智能的目前相对十分成熟的应用。下面的表格从IPO层面介绍了各种领域之间的关系，这里分别包含的有数据图像处理（Digital Image Processing)、计算机视觉（Computer Vision）、计算机图形学（Computer Graphics）、人工智能（Artificial Inte

如图所示，数字五的图片作为输入，layer01层为输入层，layer02层为隐藏层，找出每列最大值对应索引为输出层。根据下图给出的网络结构搭建本案例用到的全连接神经网络如图所示，MNIST数据集是机器学习领域中非常经典的一个数据集，由60000个训练样本和10000个测试样本组成，每个样本都是一张28 * 28像素的灰度手写数字图片。数据集也被嵌入到sklearn和pytorch框架中可以直接调用。这里我们默认已经安装了pytorch框架。不会使用的这里简单介绍一下。大家可以用按住win+R键，打开运行

深度学习的基础知识入门，作者才用大白话形式加通俗易懂的例子，讲解深度学习的原理和数学基础