斯坦福CS231n—深度学习与计算机视觉----学习笔记 课时1
2024-09-08 03:17:55
课时1 计算机视觉历史回顾与介绍上
CS231n:这一一门关于计算机视觉的课程,基于一种专用的模型架构,叫做神经网络(更细一点说,是卷积神经网络CNN)。计算机视觉是人工智能领域中发展最为迅猛的一个分支,是一个与很多领域紧密关联的学科。
视觉信息,或者叫像素信息是最难被利用的信息,可以把它称之为“互联网中的暗物质”。
我们现在面对的问题:非常大量的数据,以及这些“暗物质”的挑战。我们面对的问题,我们使用的建模(方式)也是跨学科的
如果兴趣范围是关于计算机视觉的一些广泛的讨论,比如工具之类或者一些基础讨论关于3D视觉,或者是机器人视觉识别,可以学CS231a;CS231n针对的是更专的领域,在模型和应用范围都有针对性,模型方面,只讨论神经网络,应用方面,基本只针对于计算机视觉。
卷积神经网络结构是为了解决识别问题的需要而出现的,之后,识别问题又促进了深度学习的进化,如此反复。
基础视觉区的神经元是按一列一列的组织起来,每一列神经元只“喜欢”某一种特定的形状,某种简单的线条组合。
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