可以等同于说机器学习。同时，我们平常所说的机器学习应用，应该是通用的，不仅仅局限在结构化数据，还有图像，音频等应用。 在这节对机器学习这些相关领域的介绍有助于我们理清机器学习的应用场景与研究范围，更好的理解后面的算法与应用层次。

LeNet5 的架构基于这样的观点：（尤其是）图像的特征分布在整张图像上，以及带有可学习参数的卷积是一种用少量参数在多个位置上提取相似特征的有效方式。在那时候，没有 GPU 帮助训练，甚至 CPU

日，Google 发布了分布式 TensorFlow。Google 的博文介绍了 TensorFlow 在图像分类的任务中，在 100 个 GPUs 和不到 65 小时的训练时间下，达到了 78% 的正确率。

（广度/深度优先遍历） 红黑树 （一种自平衡的二叉查找树） KMP 字符串匹配算法 遗传算法 启发式搜索 图像特征提取之SIFT算法 傅立叶变换 Hash 快速排序 SPFA(shortest

摘要： 深度学习可以完成需要高度抽象特征的人工智能任务，如语音识别、图像识别和检索、自然语言理解等。深层模型是包含多个隐藏层的人工神经网络，多层非线性结 构使其具备强大的特征表达能力和对复杂任务建模能力。训

： 深度学习可以完成需要高度抽象特征的人工智能任务，如语音识别、图像识别和检索、自然语言理解等。深层模型是包含多个隐藏层的人工神经网络，多层非线性结 构使其具备强大的特征表达能力和对复杂任务建模能力。训

将神经网络应用于大图像时，输入可能有上百万个维度，如果输入层和隐含层进行“全连接”，需要训练的参数将会非常多。如果构建一个“部分联通”网络，每个隐含单元仅仅只能连接输入单元的一部分，参数数量会显著下降

可以在偏重原始内容和风格化之间进行变化。此外，用户还可以利用 -style_scale 在提取风格特征之前调整风格图片的大小。由此，最终合成图片的风格化粒度也会不同。 该系统基本原理可以划分为内容

绘制的算法。 4.deepdream Stars：9042 Deep Dream，一款图像识别工具 5.Keras Stars：7502 一款Python实现的深度学习库，包括卷积

算法。 4. deepdream Stars：9042 Deep Dream，一款图像识别工具 5. Keras Stars：7502 一款Python实现的深度学习库，包

yes 有一个问题，刚开始几次申请都不成功，然后后面我把国家改为中国香港就ok了。 3. OpenCV . 4. Boost (we have only tested 1.55) 5. glog

调整它，尝试让它做你像做的事情 经历问题 使用StackOverflow解决问题 对每个你像添加的特征重复上述过程。这种方法能够激励你，因为你在保持不断迭代，不经意中你学到了很多。然而，当你发布应用时你还要做一些更深入的事情。

神经网络构建图像描述系统，对读者使用 Keras 和 TensorFlow 理解与实现自动图像描述很有帮助。本文的代码都有解释，非常适合图像描述任务的入门读者详细了解这一过程。 图像描述是一个有挑

用技术，视觉 AI 有望为学术界和产业界带来更多有价值的贡献。 其中基于尺度迭代深度神经网络的图像去模糊算法 （“Scale-recurrent Network for Deep Image Deblurring”），介绍了

基于小波变换的EZW算法分析与程序实现 摘 要：在各种多媒体素材中，图形、图像、动画和视频等素材占有重要地位。其中图像数据的压缩处理是多媒体数据压缩的重点。在图像数据压缩处理中，变换域编码是应用最广泛，也是最有效的一种

从实用的角度理解卷积。 我们如何对图像应用卷积 当我们在图像上应用卷积时，我们在两个维度上执行卷积——水平和竖直方向。我们混合两桶信息：第一桶是输入的图像，由三个矩阵构成——RGB 三通道，其中每个元素都是

深度学习是模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释和处理各种数据，包括文本数据、图像数据和语音数据等。 人 工神经网络具有良好的学习能力和解决问题的能力，但传统神经网络一般只有两

心模块，即：人脸检测模块SeetaFace Detection、面部特征点定位模块SeetaFace Alignment以及人脸特征提取与比对模块 SeetaFace Identification。其中，SeetaFace

QMotion 是一个采用 OpenCV 开发的运动检测程序，基于 QT。 Be very patient and courageous Install QT Open Source Edition for

的，托管在 Sourceforge上。这个库使用 OpenCV 2.0 ，目标是成为一个中间件，在人脸识别和检测时，开发人员不必包括任何OpenCV的代码。 项目主页： http://www