卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）的复杂性和灵活性使其成为深度学习领域的核心研究主题之一。在本引言部分中，我们将深入探讨CNN的历史背景、基本原理、重要性以及其在科学和工业领域的影响。
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1. 机器学习（Machine Learning）:使用统计学和计算机 algorithms 从数据中学习和预测，而无需显式编程。
人脸识别技术在安防领域得到了广泛的应用，但是传统的人脸识别算法存在着准确率低、受光线、角度、表情等影响的问题。近年来，深度学习技术的发展使得人脸识别算法的准确率得到了大幅度的提高。本文将介绍如何利用深度学习技术提高人脸识别的准确率。
图像分类，作为计算机视觉的一个基础而关键的领域，其历史可以追溯到20世纪60年代。早期，图像分类的方法主要基于简单的图像处理技术，如边缘检测和颜色分析。这些方法依赖于手工提取的特征和线性分类器，如支持向量机（SVM）和决策树。这一时期，虽然技术相对原始，但为后来的发展奠定了基础。
本文主要介绍了如何学习人工智能相关知识，包括入门基础、进阶和高阶知识。首先，介绍了计算机基础、编程语言和数学基础。其次，介绍了机器学习、深度学习以及深度学习框架。最后，阐述了机器学习、强化学习、迁移学习等方面的知识。
随着计算机与人工智能技术的不断发展，图像识别已经成为一项重要而具有挑战性的任务。卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）作为一种深度学习算法，在图像识别领域取得了巨大的成功。本文将详细介绍CNN在图像识别中的应用，并探讨一些优化策略，以提高其性能和效果。
【新智元导读】在论文中，研究人员训练卷积神经网络来识别被应用到作为输入的图像上的二维旋转。从定性和定量两方面证明，这个看似简单的任务实际上为语义特征学习提供了非常强大的监督信号。 在过去的几年中，深度卷积神经网络（ConvNets）已经改变了计算机视觉的领域，这是由于它们具有学习高级语义图像特征的无与伦比的能力。然而，为了成功地学习这些特征，它们通常需要大量手动标记的数据，这既昂贵又不可实行。因此，无监督语义特征学习，即在不需要手动注释工作的情况下进行学习，对于现今成功获取大量可用的可视数据至关重要。 在我
【导读】Yann Lecun在纽约大学开设的2020春季《深度学习》课程，干货满满。在课程网站上出了最新的中文版课程笔记。
△ Who’s that Pokémon王新民 编译自 博客Journal of Geek Studies 量子位·QbitAI 出品 还记得去年异常火爆，然而最终也没能入华的Pokémon Go么？我们今天要讲的，就和《口袋妖怪》有关。 这一系列游戏是由任天堂发行的，官方名字叫精灵宝可梦，可以说是近20多年来世界上第二畅销的电子游戏（第一当然是超级马里奥），现在已经发行到第七世代，精灵数量也从第一代的151只增加到了802只。 玩家在游戏中扮演着精灵训练师的角色，捕捉精灵然后与它们并肩作战。 80
我们知道，AI模型的成功很大部分可以归因于对大数据的泛化。然而，在时间序列识别分类领域，许多数据集通常非常小。解决这个问题的一种方法是通过数据增强。最近来自日本九州大学的几位学者调查了时间序列的数据增强技术及其在时间序列分类中的应用，在Arxiv上发表了一篇综述。综述涵盖了随机转换、模式混合、生成模型和分解方法的数据增强模型，系统阐述了近些年数据增强方向的最新成果。
链接 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/147885624
前篇推文介绍了深度学习中最为基础和常见的一类网络——深度神经网络，也就是DNN，其源起于MLP网络，经过丰富的激活函数和反向传播算法的加持，使得网络在层数深的情况下能够有效训练，并大大增强了网络的信息表达能力（神经网络模型本质上是在拟合一个相对复杂的映射函数，随着网络层数的增加，能拟合逼近的映射函数可以越复杂，意味着信息表达能力越强）。
在当前技术环境下，AI大模型学习不仅要求研究者具备深厚的数学基础和编程能力，还需要对特定领域的业务场景有深入的了解。通过不断优化模型结构和算法，AI大模型学习能够不断提升模型的准确性和效率，为人类生活和工作带来更多便利。
卷积神经网络接收形状为 (image_height, image_width, image_channels)的输入张量(不包括批量维度)，宽度和高度两个维度的尺寸通常会随着网络加深而变小。通道数量由传入 Conv2D 层的第一个参数所控制
1）神经元（Neuron）：就像形成我们大脑基本元素的神经元一样，神经元形成神经网络的基本结构。想象一下，当我们得到新信息时我们该怎么做。当我们获取信息时，我们一般会处理它，然后生成一个输出。类似地，在神经网络里，神经元接收输入，处理它并产生输出，而这个输出被发送到其他神经元用于进一步处理，或者作为最终输出进行输出。
枯木逢春：深度信念网络 ---- 深度信念网络的基本概念和基本原理，其要点如下： 深度信念网络是一种生成模型，能够建立输入和输出的联合概率分布； 受限玻尔兹曼机是构成深度信念网络的基本单元，是由可见层
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/36
原项目 | https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/
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很多人认为深度学习很枯燥，大部分情况是因为对深度学习的学术词语，特别是专有名词很困惑，即便对相关从业者，亦很难深入浅出地解释这些词语的含义。
人工智能，深度学习，机器学习—无论你在做什么，如果你对它不是很了解的话—去学习它。否则的话不用三年你就跟不上时代的潮流了。 ——马克.库班 马克.库班的这个观点可能听起来很极端——但是它所传达的信息是完全正确的！ 我们正处于一场革命的旋涡之中——一场由大数据和计算能力引起的革命。 只需要一分钟，我们来想象一下，在20世纪初，如果一个人不了解电力，他/她会觉得如何？你会习惯于以某种特定的方式来做事情，日复一日，年复一年，而你周围的一切事情都在发生变化，一件需要很多人才能完成的事情仅依靠一个人和电力就可以轻松搞
在上篇深度学习经典网络解析（一）：LeNet-5中我们提到，LeNet-5创造了卷积神经网络，但是LeNet-5并没有把CNN发扬光大，是CNN真正开始走进人们视野的是今天要介绍的——AlexNet网络。AlexNet网络源自于《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》这篇论文。作者是是Hinton率领的谷歌团队（Alex Krizhevsky，Ilya Sutskever，Geoffrey E. Hinton），Hinton在上一篇博客我们也曾介绍过，他是深度学习之父，在人工智能寒冬时期，Hinton一直就默默地坚持深度网络的方向，终于在2006年的《Science》上提出了DNN，为如今深度学习的繁荣奠定了基础。AlexNet利用了两块GPU进行计算，大大提高了运算效率，并且在ILSVRC-2012竞赛中获得了top-5测试的15.3%error rate， 获得第二名的方法error rate 是 26.2%，可以说差距是非常的大了，足以说明这个网络在当时给学术界和工业界带来的冲击之大。
小编邀请您，先思考： 深度学习有哪些重要概念，怎么理解？ 深度学习和机器学习有什么异同？ 人工智能，深度学习，机器学习—无论你在做什么，如果你对它不是很了解的话—去学习它。否则的话不用三年你就跟不上时代的潮流了。 ——马克.库班 马克.库班的这个观点可能听起来很极端——但是它所传达的信息是完全正确的！ 我们正处于一场革命的旋涡
原标题 | CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS EXPLAINED: USING PYTORCH TO UNDERSTAND CNNS
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种被广泛应用于图像识别、语音识别和自然语言处理等领域的深度学习模型。与RNN、Transformer模型组成AI的三大基石。
【AI科技大本营导读】深度卷积神经网络是这一波 AI 浪潮背后的大功臣。虽然很多人可能都已经听说过这个名词，但是对于这个领域的相关从业者或者科研学者来说，浅显的了解并不足够。近日，约克大学电气工程与计算机科学系的 Isma Hadji 和 Richard P. Wildes 发表了一篇《我们该如何理解卷积神经网络？》的论文：
【导读】Keras是一个由Python编写的开源人工神经网络库，可以作为Tensorflow、和Theano的高阶应用程序接口，进行深度学习模型的设计、调试、评估、应用和可视化。本系列将教你如何从零开始学Keras，从搭建神经网络到项目实战，手把手教你精通Keras。相关内容参考《Python深度学习》这本书。
深度卷积神经网络是这一波 AI 浪潮背后的大功臣。虽然很多人可能都已经听说过这个名词，但是对于这个领域的相关从业者或者科研学者来说，浅显的了解并不足够。近日，约克大学电气工程与计算机科学系的 Isma Hadji 和 Richard P. Wildes 发表了一篇《我们该如何理解卷积神经网络？》的论文：
作者 | Star先生（CSDN博客专家） 作者专栏：http://dwz.cn/80rGi5 编辑：AI科技大本营 ▌神经网络基础 1）神经元（Neuron）：就像形成我们大脑基本元素的神经元一
VGG卷积神经网络是牛津大学在2014年提出来的模型。当这个模型被提出时，由于它的简洁性和实用性，马上成为了当时最流行的卷积神经网络模型。它在图像分类和目标检测任务中都表现出非常好的结果。在2014年的ILSVRC比赛中，VGG 在Top-5中取得了92.3%的正确率。同年的冠军是googlenet。
1、将输入图像传递到第一个卷积层中，卷积后以激活图形式输出。 图片在卷积层中过滤后的特征会被输出，并传递下去 2、每个过滤器都会给出不同的特征，以帮助进行正确的类预测。 因为需要保证图像大小的一致，所以使用同样的填充（零填充）， 否则填充会被使用，因为它可以帮助减少特征的数量 零填充，可以理解为特征稀疏化，留下来的特征更能代表这个图像 3、随后加入池化层进一步减少参数的数量 4、在预测最终提出前，数据会经过多个卷积和池化层的处理。 卷积层会帮助提取特征，越深的卷积神经网络会提取越具体的特征， 越浅的网络提取越浅显的特征 5、CNN 中的输出层是全连接层，其中来自其他层的输入在这里被平化和发送， 以便将输出转换为网络所需的参数 6、随后输出层会产生输出，这些信息会互相比较排除错误。 损失函数是全连接输出层计算的均方根损失。随后我们会计算梯度错误 7、错误会进行反向传播，以不断改进过滤器（权重）和偏差值 8、一个训练周期由单次正向和反向传递完成
对于CNN（卷积神经网络）最早可以追溯到1986年BP算法的提出，然后1989年LeCun将其用到多层神经网络中，直到1998年LeCun提出LeNet-5模型，神经网络的雏形完成。第一个典型的CNN就是LeNet5网络结构，但是今天我们要讲的主角是AlexNet也就是文章《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》所介绍的网络结构。Alex等人在2012年提出的AlexNet网络结构模型在ILSVRC-2012上以巨大的优势获得第一名，引爆了神经网络的应用热潮，使得卷积神经网络CNN成为在图像分类上的核心算法模型。这篇论文阐述了一个多层卷积网络，目标是将120万高分辨率的图像分成1000类。
在当今时代，机器在理解和识别图像中的特征和目标方面已经成功实现了99％的精度。我们每天都会看到这种情况-智能手机可以识别相机中的面部；使用Google图片搜索特定照片的能力；从条形码或书籍中扫描文本。借助卷积神经网络（CNN），这一切都是可能的，卷积神经网络是一种特定类型的神经网络，也称为卷积网络。
神经网络基础 1、神经元（Neuron）——就像形成我们大脑基本元素的神经元一样，神经元形成神经网络的基本结构。想象一下，当我们得到新信息时我们该怎么做。当我们获取信息时，我们一般会处理它，然后生成
深度学习的发展不仅突破了许多视觉难题，也加速了计算机视觉领域相关技术的进步。本文主要从CV数据处理、CV模型（CNN）、CV模型训练流程以及CV模型集成对计算机视觉的基础知识和基本环节进行了讲解。
经过一段漫长时期的沉寂之后，人工智能正在进入一个蓬勃发展的新时期，这主要得益于深度学习和人工神经网络近年来取得的长足发展。更准确地说，人们对深度学习产生的新的兴趣在很大程度上要归功于卷积神经网络（CNNs）的成功，卷积神经网络是一种特别擅长处理视觉数据的神经网络结构。
近日，由麻省理工学院（MIT）电子工程与计算机科学（ECCS）实验室多位博士所著的医学影像AI论文被CVPR 2019收录。
很多人认为深度学习很枯燥，大部分情况是因为对深度学习的学术词语，特别是专有名词很困惑，即便对相关从业者，亦很难深入浅出地解释这些词语的含义。 相信读过此文的圈友，会对深度学习有个全新的认识，机器人圈希望可以为圈友的深度学习之路起到一些辅助作用。 人工智能，深度学习，机器学习—无论你在做什么，如果你对它不是很了解的话—去学习它。否则的话不用三年你就跟不上时代的潮流了。——马克.库班 马克.库班的这个观点可能听起来很极端——但是它所传达的信息是完全正确的！ 我们正处于一场革命的旋涡之中——一场由大数据和计算能
基础概念： 卷积神经网络（CNN）：属于人工神经网络的一种，它的权值共享的网络结构显著降低了模型的复杂度，减少了权值的数量。卷积神经网络不像传统的识别算法一样，需要对数据进行特征提取和数据重建，可以直接将图片作为网络的输入，自动提取特征，并且对图形的变形等具有高度不变形。在语音分析和图像识别领域有重要用途。 卷积：卷积是泛函分析中的一种积分变换的数学方法，通过两个函数 f 和 g 生成第三个函数的一种数学算子，表征函数 f 与 g 经过翻转和平移的重叠部分的面积。设函数 是定义在 上
基础概念： 卷积神经网络（CNN）：属于人工神经网络的一种，它的权值共享的网络结构显著降低了模型的复杂度，减少了权值的数量。卷积神经网络不像传统的识别算法一样，需要对数据进行特征提取和数据重建，可
像Google和Microsoft这样的大公司在图像识别方面已经超越了人类基准[1，2]。平均而言，人类大约有5％的时间在图像识别任务上犯了错误。截至2015年，微软的图像识别软件的错误率达到4.94％，与此同时，谷歌宣布其软件的错误率降低到4.8％[3]
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 编辑：炼丹笔记 来源：机器之心 荐语 文章列举出了近年来深度学习的重要研究成果，从方法、架构，以及正则化、优化技术方面进行概述。对于刚入门的深度学习新手是一份不错的参考资料，在形成基本学术界图景、指导文献查找等方面都能提供帮助。 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1807.08169v1.pdf 摘要：深度学习是机器学习和人工智能研究的最新趋势之一。它也是当今最流行的科学研究趋势之一。深度学习方法为计算机视觉和机器学习带来了革命性的进步。
导语：很多人认为深度学习很枯燥，大部分情况是因为对深度学习的学术词语，特别是专有名词很困惑，即便对相关从业者，亦很难深入浅出地解释这些词语的含义。本文编译自Analytics Vidhya，相信读过此文的圈友，会对深度学习有个全新的认识，机器人圈希望可以为圈友的深度学习之路起到一些辅助作用。文章略长，时长大约20分钟，请仔细阅读收藏。 人工智能，深度学习，机器学习—无论你在做什么，如果你对它不是很了解的话—去学习它。否则的话不用三年你就跟不上时代的潮流了。
无人驾驶汽车最早可以追溯到1989年。神经网络已经存在很长时间了，那么近年来引发人工智能和深度学习热潮的原因是什么呢？（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）
【编者按】三大牛Yann LeCun、Yoshua Bengio和Geoffrey Hinton在深度学习领域的地位无人不知。为纪念人工智能提出60周年，最新的《Nature》杂志专门开辟了一个“人工智能 + 机器人”专题 ，发表多篇相关论文，其中包括了Yann LeCun、Yoshua Bengio和Geoffrey Hinton首次合作的这篇综述文章“Deep Learning”。本文为该综述文章中文译文的下半部分，详细介绍了CNN、分布式特征表示、RNN及其不同的应用，并对深度学习技术的未来发展进行展
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