05 2017 档案
摘要：本系列文章由@浅墨_毛星云 出品，转载请注明出处。 文章链接： http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/20537737 作者：毛星云（浅墨） 邮箱： happylifemxy@163.com 写作当前博文时配套使用的OpenCV版本： 2.
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摘要：1、图像识别基本流程 2、数字图像处理 一幅图像可以用一个二维函数来表示 I = f(x,y) x,y代表图像平面的坐标，I代表亮度值，当x,y,I连续时为模拟图像，反之为数字图像； 现代信息理论将图像看做二维信号，按照数字信号理论，数字图像处理可以分为空域处理和频域处理； 空域处理的对象是信号本身
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摘要：1、网络层数 大部分单个隐藏层即可 2、输入层神经元个数 输入变量的个数通常都是由问题的外部描述所确定的。例如，如果有4个外部变量作为网络的输入，那么网络就有4个输入。但是，这是不是意味着输入层的神经元个数就为4呢？答案是否定的! 因为每个神经元的输入可以有无数个，所以，通常当输入变量较多的时候，输
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摘要：1、什么是bias？ 偏置单元（bias unit），在有些资料里也称为偏置项（bias term）或者截距项（intercept term），它其实就是函数的截距，与线性方程 y=wx+b 中的 b 的意义是一致的。在 y=wx+b中，b表示函数在y轴上的截距，控制着函数偏离原点的距离，其实在神经
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摘要：到底什么是神经网络呢？ 在陷入各种各样概念、名词、理论之前，请务必提醒自己，只有从整体上理解到底什么是神经网络，之后的深入学习才不至于迷失方向。 请看下面三张图： 图一图二图三 这三幅图跟就能很好的对神经网络进行一个整体的描述：神经网络就是一个黑箱，和人脑一样。 （1）我们给这个黑箱一些输入和输出，
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摘要：神经网络中可以改变的有： 1、各神经元的权值 2、bias，广义上，也是权值 3、激活函数 4、神经网络的层数 5、各层神经元的个数 6、神经网络的连接结构 7、输入输出的格式和质量 下面我们一项一项进行说明，如何改变这些参数 一、权值 权值的改变分为 有监督的学习 和 无监督的学习 1、有监督的学
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