神经网络与卷积网络：深度学习基石

神经网络与卷积网络：深度学习基石

深度学习作为人工智能领域的热门技术，其基础便是神经网络和卷积网络。

神经网络

* 神经元模型：神经网络的基本单元，模拟生物神经元接收和传递信息的方式。

* 网络结构：神经元之间相互连接形成复杂的网络结构，赋予深度学习强大的学习能力。

* 激活函数：引入非线性因素，使神经网络能够处理更复杂的问题。

* 学习算法：通过反向传播等算法，不断调整网络参数，提升模型性能。

卷积网络

* 卷积操作：通过卷积核提取图像特征，有效降低计算复杂度。

* 池化操作：对特征进行降维，保留关键信息并提高模型鲁棒性。

* 经典网络：LeNet、AlexNet、VGGNet等经典卷积网络架构，推动了图像识别技术的飞速发展。

* 应用领域：图像分类、目标检测、语义分割等计算机视觉任务。

掌握神经网络和卷积网络，是迈向深度学习世界的第一步。