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RSS订阅原创 神经网络与深度学习 第三周知识总结
在2012年的ImageNet图像识别竞赛中，Alex Krizhevsky等人提出的AlexNet架构取得了突破性成果。该网络首次证实了通过学习获得的特征能够超越人工设计的特征，标志着计算机视觉研究的新纪元。- 8层可训练网络结构（5个卷积层，2个全连接隐藏层，1个输出层）- 采用ReLU激活函数替代传统sigmoid函数- 引入Dropout正则化技术- 创新性地使用双GPU并行训练策略。
2025-05-21 10:57:02
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原创 神经网络与深度学习 第二周知识总结
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）作为深度学习领域的重要架构，其核心思想源于对生物视觉系统的计算模拟，并在此基础上实现了从低层像素特征到高层语义概念的逐层抽象。本文将从其理论基础、关键技术挑战及未来发展方向三个维度，系统阐述CNN的演进历程及其在计算机视觉领域的深远影响。
2025-05-13 11:19:50
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原创 机器学习中的分类模型与神经网络算法
1. 参数优化是线性回归和分类问题的共同本质，分类问题中引入Sigmoid函数后需要通过迭代方法求解最优参数。2. McCulloch-Pitts神经元模型是神经网络的基础单元，Hebb规则解释了突触可塑性的数学原理。3. 感知机能够自动学习并完成线性分类任务，但在处理非线性问题时存在局限性。
2025-05-05 10:49:35
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原创 哈工大计算机系统大作业——程序人生
hello程序的生命周期是从一个高级C语言程序开始的，将hello.c翻译成可执行目标文件分为四个阶段：预处理、编译、汇编、链接。这四个阶段分别由cpp（预处理器）、cc1（编译器）、as（汇编器）、ld（链接器）完成。系统创建一个新进程并且把程序加载，从而实现程序向进程的转化。
2023-05-08 22:17:47
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空空如也
空空如也
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