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1月18日讀畢需時 7 分鐘

Google Maps圖像配對和拼接：探索圖像拼接和全景生成的基本方法

近年來，圖像配對和拼接技術在計算機視覺領域中得到了廣泛的關注和應用，能夠將多個圖像無縫地結合在一起，生成高質量的全景圖像，為用戶提供更豐富的視覺體驗，這些技術在虛擬現實、遊戲開發、地理信息系統等領域發揮著重要作用。

2023年11月20日讀畢需時 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。

2023年11月11日讀畢需時 9 分鐘

剖析股票價格走勢：預測和分析中的重中之重

利用Python的機器學習功能和金融數據，透過數據分析和模型建構來預測股票價格的變化，它們使用的技術包括機器學習算法、時間序列分析、深度學習等，幫助投資者和交易員制定更明智的投資策略和做出更準確的預測

2023年10月18日讀畢需時 6 分鐘

解決梯度消失和模型收斂問題的革命性模型：ResNet

CNNs在圖像識別、物體檢測和語音識別等領域取得了顯著的成果，隨著網路的深度不斷增加，深度CNNs面臨著一些挑戰，如梯度消失和模型收斂問題。

2023年10月2日讀畢需時 10 分鐘

探索自主學習在人工智慧領域的趨勢和發展

無監督目標是從數據中發現隱藏的模式和結構，進行數據的分類、聚類、降維等任務。舉例來說，Google News就是一個應用非監督式學習的產品，Google News通過分析大量的新聞文章，自動將相關的新聞分組在一起，形成新聞主題的集合。這是通過對新聞文本進行文本分析和聚類來實現的，

2023年9月30日讀畢需時 8 分鐘

深度學習 vs. 機器學習

隨著人工智慧技術的發展，機器學習和深度學習成為了兩種廣泛使用的技術。雖然它們都是人工智慧的分支，但它們有著不同的特點和應用，關於機器學習和深度學習的基本概念、應用場景、優缺點以及它們之間的區別。一、機器學習機器學習是一種人工智慧技術，其基本思想是從資料中提取出規律，並使...

2023年9月28日讀畢需時 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

2023年9月26日讀畢需時 7 分鐘

Adobe Photoshop深度學習在圖像分割和邊緣檢測中的引領作用

圖像分割和邊緣檢測技術在許多應用中扮演著重要角色，圖像分割是指將一張圖像分為多個具有相似特徵的區域，而邊緣檢測則是在圖像中標記出物體和區域之間的邊界，這些區域分析技術對於物體識別、圖像理解和場景解析等領域具有關鍵意義。

2023年6月1日讀畢需時 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。

2023年5月1日讀畢需時 6 分鐘

捨棄維度的黑魔法：探索深度學習中的降維技術

降維技術是機器學習和數據分析中常用的一種方法，可以將高維數據轉換為低維表示，同時保留數據的重要信息，降維的過程旨在減少數據的維度，以便更好地理解數據、可視化數據和提高模型的效能。

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