目錄
13.1 深度學習基礎
13.2 影像識別與深度學習
13.3 影像卷積
13.4 卷積神經網路
特征工程：盡可能選擇和構建出好的特征，使得機器學習演算法能夠達到最佳性能
深度神經網路：有多層隱含層的神經網路
深度學習三要素：資料、演算法、計算力
影像識別核心問題：影像特征的提取
影像特征包含：形狀特征、顏色特征、紋理特征
影像卷積運算：影像中的每個像素點，用其周圍像素點的灰度值加權求和調整該點的灰度值
卷積核/卷積模板
將影像和卷積核一一對應，加權求和
得到新的灰度值
步長：卷積核一次移動的像素數
均值模糊
高斯模糊
邊緣檢測
CNN
卷積層
池化層
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