我们为什么要学习卷积神经网络

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try876 发表于 2019-4-12 22:25:31 | 显示全部楼层 |阅读模式
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2016年,阿尔法狗战胜李世石。

这一年,也被称为人工智能的突破之年,一时间,普通大众也记住了很多高深的名词:

深度学习,神经网络,强化学习,等等。

特别是卷积神经网络,它在计算机视觉、自然语言处理、医学图像处理等领域内可以算得上是风头无两,一枝独秀。

网上讲卷积神经网络的文章很多,但是,很多文章引入了过多的细节和公式,只能让人感到不明觉厉,对于其本质,我们往往仍缺乏理解。

本专栏一系列文章,就是想拨开重重迷雾,帮大家理解卷积神经网络的核心概念。

本专栏将解答一些非常有趣的问题:

●什么是卷积?

●什么是神经网络?

●什么是卷积神经网络?

●计算机如何存储图片?

●计算机如何进行图片模糊?

●计算机如何进行人像识别?

●计算机如何识别声音?

●人工智能到底是何种智能?等等

可以说,在这个信息和人工智能时代,了解卷积神经网络相关的原理,就像我们了解为什么太阳会东升西落一样,不仅能让我们更有文化,也让我们能更从容地面对科技和人工智能的发展,科学地认知世界。

本专栏适用于以下人群:

1.计算机领域的大学生,研究生或刚进入相关领域的人士。

很多工程人员,虽然会使用卷积神经网络的库函数,但对其底层原理的理解,不一定深入,不一定能将卷积神经网络的核心思想用简单的语言描述出来(这在面试中也很重要)。

本专栏将为大家完整地梳理卷积神经网络的整体框架,以及,其贯穿始终的核心原理。

2.理工科非计算机领域的大学生。

看到人工智能很火,一些学生想学习一些人工智能的基础知识,但是,相关书本上的公式和概念非常多,非常难啃,难以入门。

这一系列的文章,并不着眼于专业公式,而是从基本的底层原理出发,帮你们迅速掌握卷积神经网络的核心概念,带你快速入门。

3.非理工科人士,但想了解人工智能到底是什么。

这一系列的文章,可以帮助大家理解卷积神经网络的一些核心概念。

特别是分层的思想,它适用于当前我们面临的很多问题。

这些围绕卷积神经网络的核心思想,可以帮助我们认清当前信息社会的发展规律。

用四个字来形容这一系列的文章,就是:

“有用、不难。”

十分钟阅读一篇,掌握人工智能的原理,就在眼前!