0.引言 ZFNet模型是由Matthew D. Zeiler和Rob Fergus在AlexNet的基础上提出的大型卷积网络，获得了2013年ILSVRC图像分类竞赛的冠军。其错误率为11.19%，较去年的AlexNet下降了5%。ZFNet解...

算法背景 免疫算法是一种模拟生物免疫系统的智能优化算法。想象一下，当我们的身体遇到病毒或细菌侵袭时，免疫系统会启动，通过识别、记忆、适应和清除来保护我们。就像我们的身体需要应对各种...

项目背景 在当前的数字化时代，快速准确的手写数字识别技术在各个领域都发挥着越来越重要的作用，尤其是在银行、邮政服务和数字化存档等行业。这些应用常常要在资源受限的环境中运行，例如嵌入...

1.VGGNet模型总览 2014年，牛津大学计算机视觉组（Visual Geometry Group）和Google DeepMind公司的研究员Karen Simonyan和Andrew Zisserman研发出了新的深度卷积神经网络：VGGNet，并在ILSVRC2...

Python作为一种编程语言，其设计哲学强调的是代码的可读性和简洁性。其中，推导式（comprehensions）是Python提供的一种非常有用且独特的特性。它们允许程序员用一种简洁而直观的方式来创建数据...

 1.AlexNet理论 AlexNet模型与LeNet模型有很多相似之处，它可以被看作是LeNet的改进版本，都由卷积层和全连接层构成。然而，AlexNet之所以能够在ImageNet比赛中大获成功，还要归功于其独特...

激活函数的定义与作用 激活函数是深度学习、人工神经网络中一个十分重要的学习内容，对于人工神经网络模型去学习、理解非常复杂和非线性的函数来说具有非常重要的作用。在深度学习模型中，一般...

在Python中，理解局部变量和全局变量是关键的，因为它们决定了变量的可见性和作用域。这对于编写结构良好且易于维护的代码至关重要。 全局变量 定义：全局变量在函数外部定义，并且在整个程序中...

高斯混合模型（GMM）是统计模型中的一颗璀璨之星，它为数据提供了一种复杂而又强大的表示方法。在机器学习的许多领域，从模式识别到图像处理，GMM都被广泛地采用和研究。它背后的核心思想是使用...

反向传播算法 梯度下降和反向传播是神经网络训练过程中两个非常重要的概念，它们密切相关。梯度下降是一种常用的优化算法，它的目标是找到一个函数的最小值或最大值。在神经网络中，梯度下降算...