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OpenCV(Open Source Computer Vision Library) 是一个开源的、跨平台的计算机视觉和机器学习软件库。你可以把它想象成一个装...
“技术越强大,责任越重大。” 深度学习已从实验室走向社会核心,但随之而来的是 规模、伦理、可解释性 等深层挑战。本章将系统剖析:
“深度学习的边界,正在被不断拓展。” 本章将带你超越基础分类任务,深入三大前沿方向: 🔍 目标检测与分割(让机器“看清”物体) 🎮 强化学习(让机器“学会决策”...
“训练是科学,部署是工程。” 模型在实验室跑通只是第一步,高效、稳定、低成本地服务用户才是 AI 价值的真正体现。本章将系统讲解模型保存、优化与部署全流程,并以...
掌握深度学习理论后,动手实现是检验理解、积累经验的关键一步。本章将系统对比两大主流框架 PyTorch 与 TensorFlow/Keras,并通过四大经典项目...
“Garbage in, garbage out.” 再强大的模型,若输入的是脏乱、不平衡或信息贫乏的数据,也难以发挥性能。 本章将系统讲解如何将原始数据转化为...
如果说 GAN 是生成模型的“艺术家”,那么扩散模型(Diffusion Models) 就是“科学家”——它通过模拟物理中的热力学扩散过程,以极其稳定、高质量...
生成对抗网络(Generative Adversarial Network, GAN)由 Ian Goodfellow 等人在 2014 年提出,被誉为“深度学...
自 2017 年 Google 提出 Transformer 以来,它彻底重塑了自然语言处理(NLP)乃至整个深度学习领域。凭借其强大的并行化能力和长距离依赖建...
如果说 CNN 是处理空间结构(如图像)的利器,那么 RNN(Recurrent Neural Network) 就是专为时间序列/顺序数据设计的深度学习模型。...
卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是深度学习在计算机视觉领域取得革命性成功的基石。它通过模拟人类视觉系统的局部感...
神经网络的训练是一个迭代优化过程,其核心是通过反向传播计算梯度,并利用优化算法更新参数,以最小化损失函数。同时,为防止过拟合和数值不稳定,需引入正则化与稳定技术...
结构:线性感知器是最简单的神经网络单元,由 Frank Rosenblatt 在 1957 年提出。它模拟生物神经元:接收多个输入,加权求和后通过一个激活函数输...
深度学习从理论到实践
💡 一句话总结: 机器学习靠“人工特征 + 简单模型”,深度学习靠“原始数据 + 复杂模型”
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