點選上方“磐創AI”，選擇“置頂公眾號” 精品文章，第一時間送達 轉載自：量子位，未經允許不得二次轉載 傳統的卷積運算，要成為過去時了。 Facebook和新加坡國立

時光，在物轉星移中漸行漸遠，春花一夢，流水無痕，經歷太多薄涼的日子。 從今天開始，溫度開始回升，我們科研的熱情也開始高漲起來，接下來我們會開始一段目標檢測識別（人臉）的學習，希望大家持續關注！

卷積在 CNN 中是非常基礎的一個操作, 但是, 一旦寫出來, 要畫不少的圖, 所以, 一直拖了下來, 剛好最近看到一個比較好的圖, 能夠說明卷積轉化為矩陣相乘就行操作的方法. 卷積操作的定義 卷積就是

神經網路與深度學習 上次發了一條字元級分類模型的推文 讀 - Character-level Convolutional Networks for Text Classification 這次是

在影象識別中，卷積神經網路（CNN）無疑是現在最先進的方法。CNN的基礎操作是對影象中的區域性區域做卷積提取特徵，在每一層的卷積中使用相同的卷積核（共享引數）以減少引數數量，再結合池化（pooling）

*本文原創作者：kerlomz，本文屬FreeBuf原創獎勵計劃，未經許可禁止轉載 一 前言 長話短說，開門見山，驗證碼是網路安全的一個重要組成部分，提高了暴力嘗試破解的成本，而驗證碼識別是其反面，

Object Detection，在給定的影象中，找到目標影象的位置，並標註出來。 或者是，影象中有那些目標，目標的位置在那。這個目標，是限定在資料集中包含的目標種類，比如資料集中有兩種目標:狗，貓。 就在影象

DNN可以用到計算機視覺上麼？為什麼需要CNN？ 答案是必然的，但是DNN有不少缺點，為此引入CNN。 一般情況下，影象資料比較大，意味著網路的輸入層維度也比較大。當然可以對其進行處理，即使

LSTM是一種時間遞迴神經網路，適合於處理和預測時間序列中間隔和延遲相對較長的重要事件。在自然語言處理、語言識別等一系列的應用上都取得了很好的效果。 《Long Short Term Memory Netw