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计算机视觉、神经网络、光流
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神经网络就像“炼丹炉”一样，投喂大量数据，或许能获得神奇的效果。然而，这种情况下，神经网络其实成了“黑匣子”——具有一定的功能，但看不见是怎么起作用的。如果只做简单的图像分类，其实还好；但如果用在医学方向，对疾病进行预测，那么神经网络下的“判断”就不可轻信
除非你能学习到一些东西，否则不要重复造轮子。我将介绍在Python中创建多层感知器神经网络的基本知识。感知器是神经网络的基本组成部分。感知器的输入函数是权重，偏差和输入数据的线性组合。激活函数是一种确保感知器“发射”或仅在达到一定输入水平后才激活的数学方法
像下山一样，找到损失函数的最低点。毫无疑问，神经网络是目前使用的最流行的机器学习技术。所以我认为了解神经网络如何学习是一件非常有意义的事。这些圆表示这些函数作用的向量。我们将首先计算出损失函数关于神经网络输出层的偏导数，然后通过保持导数的运行乘积将这些导数
且使用“着色图灵测试”评估算法。此算法作者为了训练神经网络，从imageNet数据集上搜集大量的数据，并将所有搜集的图像从图片的RGB空间转换为Lab空间。
加载lesson 1中的数据集将Data降维成一维，将label映射为one-hot encodingdef reformat:. # Map 0 to [1.0, 0.0, 0.0 ...], 1 to [0.0, 1.0, 0.0 ...]. 每次只取
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