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向神经网络展示大量的人和车的图片，并告知其哪一张是车，哪一张是人，最终，这个神经网络就可以学会区分人和车。当新输入一张车或人的图片时，它会告诉你这是一个人还是一辆汽车。如图1.1所示：基本上，这个神经网络所做的就是构建一个有意义的结构。通常需要生成呈相同输
计算机视觉中的编解码结构的局限性以及提升方法。卷积神经网络广泛应用于深度学习和计算机视觉算法中。虽然很多基于CNN的算法符合行业标准，可以嵌入到商业产品中，但是标准的CNN算法仍然有局限性，在很多方面还可以改进。由于其简单和准确，该体系结构被广泛使用。顾名
直到现在，几乎你听说过的每一个关于人工智能的进步，仍基于 30 年前的一篇阐述多层神经网络训练方法的论文演变而来。那就是 Geoffrey Hinton 在 1986 年写下的《Learning representations by back-propag
解释某个简单神经网络的工作机制非常容易，但是当某个计算机视觉项目中的层数增加1000倍时，该怎么办呢?此外，我们还将致力于从这些可视化中提取不同看法，以完善卷积神经网络模型。例如，某个项目需要对雪豹和阿拉伯豹等动物图像进行分类。
近年来，图神经网络的研究成为深度学习领域的热点，机器之心曾介绍过清华大学朱文武等人综述的图网络。近日，清华大学孙茂松组在 arXiv 上发布预印版综述文章 Graph Neural Networks: A Review of Methods and App
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