"TensorFlow 깊은 학습 응용 프로그램 연습은"이 연구는 1 노트

장 하나

컴퓨터 비전의 핵심 문제는, 어떻게 같은 신체 내부의 차이를 무시하고 다른 개체 사이의 구별을 강화합니다.

인공 신경망.

역 전파 알고리즘입니다. 체인 규칙 복잡한 해체 잘못 갱신 할당 된 각각의 가중치에 따라, 상기 연결 층의 문맥 무관하다. 이러한 이벤트는 통계적 법에 의해 기존의 데이터의 예측을 수행하도록 배치되지 않는다.

2006 년, 깊은 신경 네트워크의 돌파구를 훈련. 사용하여 더 많은 숨겨진 레이어 뉴런은 배울 수있는 더 나은 능력을 가지고있다.

CNN은 : 생물학적 시각 층 분해 알고리즘 모델.

플랫폼 훈련 모델, 속도,주기를 사용하여.

일반적으로 TensorFlow / 카페 / PyTroch 사용

핵심 태스크 처리 물체 검출, 식별, 분류, 특징점, 학습 시퀀스를 포함하는 방법.

 

장 II

Anoconda

 

추천

출처blog.csdn.net/quantum7/article/details/82584692