Albert Perez2023年11月21日6 分鐘機器學習的利劍:支持向量機在預測和分類中的關鍵支持向量機(Support Vector Machine,SVM)是一種強大的機器學習算法,主要用於分類和回歸問題。它的核心思想是在特徵空間中找到一個最優的超平面,能夠將不同類別的樣本點有效地分開。
Lin Chen Xi2023年11月20日5 分鐘GoogLeNet:卷積神經網路的新境界CNN作為深度學習的核心模型,其中GoogLeNet作為一個具有創新性的卷積神經網路模型,通過引入多尺度特徵檢測的概念,顯著提高了圖像識別的準確性和效率,GoogLeNet基本架構、多尺度特徵檢測的原理和應用,在圖像處理和計算機視覺領域取得了重大突破。
Lin Chen Xi2023年9月28日4 分鐘Pinterest Visual Search卷積神經網路 VGGNet深度與性能平衡VGGNet是CNN的一個具體實現,它展示了使用多個卷積層和全連接層構建深度網絡的潛力,並在圖像識別領域取得了重要的突破
Helen Vaughan2023年6月1日4 分鐘卷積神經網絡在電腦視覺中的特斯拉的自動駕駛系統卷積神經網絡(Convolutional Neural Networks,CNN)是一種在電腦視覺領域取得重大突破的深度學習模型,它受到人類視覺系統中神經元的啟發,具有在圖像和視頻處理任務中優異的表現,卷積神經網絡的演進從視覺神經科學到電腦視覺的應用和未來發展方向。