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从零动画讲解卷积神经网络CNN
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转载自Youtube(https://www.youtube.com/watch?v=8iIdWHjleIs&list=PLPz3O_BKtnTCoJlcRIrhtQ7CDewWhzI7x&index=2) 视频要点总结: 机器学习的崛起与局限:在20世纪80年代,机器学习开始自动化诸多任务。然而,图像识别任务长久以来始终难以突破。 高维数据挑战:机器学习模型的曲线拟合方法在处理低维度数据上效果显著,但在高维度图像数据上表现不佳。 卷积神经网络的突破:通过仅处理局部图像块并逐层汇总信息,卷积神经网络成功解决了高维图像识别的难题,实现了比传统深度网络更好的表现。 人类视觉的启示:卷积网络的设计模仿了人类视觉中的空间结构假设,这一架构使得网络在复杂的图像任务中无需从零学习“如何看”。 现实应用:卷积神经网络广泛应用于面容识别、手写体识别等图像处理任务,逐步接近甚至超越了人类的视觉表现。
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