1.简述人工智能、机器学习和深度学习三者的联系与区别。 人工智能是最早出现的，其次是机器学习，最后是深度学习，当今人工智能大爆炸的核心驱动。 区别和联系： 2. 全连接神经网络与卷积神经网络的联系与区别。 卷积神经网络也是通过一层一层的节点组织起来的。和全连接神经网络一样，卷积神经网络中的每一个节点 ...
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2020-06-01 20:39:50
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1.简述人工智能、机器学习和深度学习三者的联系与区别。 答：人工智能是最早出现的，也是最大、最外侧的同心圆；其次是机器学习，稍晚一点；最内侧，是深度学习，也是当今人工智能大爆炸的核心驱动。 人工智能是目的，是结果；深度学习、机器学习是方法，是工具； 机器学习，一种实现人工智能的方法；机器学习都可以被 ...
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2020-06-01 12:09:07
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1.简述人工智能、机器学习和深度学习三者的联系与区别。 2. 全连接神经网络与卷积神经网络的联系与区别。 全连接神经网络和卷积神经网络中的每一个节点就是一个神经元。 在全连接神经网络中，每相邻两层之间的节点都有边相连，于是会将每一层的全连接层中的节点组织成一列，这样方便显示连接结构。而对于卷积神经网 ...
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2020-06-01 11:55:01
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1.简述人工智能、机器学习和深度学习三者的联系与区别。 解析：人工智能是机器诠释的人类智能，是机器学习和深度学习后想实现的结果和目的，机器学习是实现人工智能的方法，深度学习是机器学习算法中的一种算法，一种实现机器学习的技术和学习方法。 2. 全连接神经网络与卷积神经网络的联系与区别。 解析：卷积神经 ...
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2020-06-01 11:53:33
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1.简述人工智能、机器学习和深度学习三者的联系与区别。 人工智能是目的，是结果。 深度学习、机器学习是方法、是工具。 机器学习，一种实现人工智能的方法；机器学习都可以精准地被定义为：1任务T；2.训练过程E;3.模型表现P。 深度学习则是一种实现机器学习的技术；它适合处理大数据。 深度学习使得机器学 ...
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2020-06-01 11:45:00
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一、阈值 ret, dst = cv2.threshold(src, thresh, maxval, type) src： 输入图，只能输入单通道图像，通常来说为灰度图 dst： 输出图 ret： 返回阈值的数值 thresh： 阈值 maxval： 当像素值超过了阈值（或者小于阈值，根据type来 ...
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2020-05-31 18:22:56
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公式来自官方文档，戳->（Conv3d — PyTorch master documentation） 本文仅作记录，顺便练习Latex语法 \(D_{out}=\frac{D_{in}+2\times padding[0]-dilation[0]\times(kernel\_size[0]-1)- ...
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2020-05-31 16:08:36
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空洞卷积模块2，来替代编码网络中每一层的卷积，图3.4展示了空洞卷积模块结构，该模块共使用了五个不同尺度的卷积组，分别用扩张率1，2，4，8，16的空洞卷积进行组合，第一组为扩张率为1的3×3卷积，可以得到每一像素点感受野为3×3的特征图；第二组级联扩张率为1和2的3×3卷积，感受野为7×7；依此类 ...
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2020-05-31 11:06:59
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V-Net网络是图像分割中以3D结构存在的编解码网络模型 V-Net网络在编码层引入残差结构。残差结构中，除了正常的卷积操作，还将卷积前的输入直接短路连接到输出端，这样网络可以学习到一个残差函数。学习残差可以加速收敛。编码网络用5×5×5卷积来提取图像特征，用步长为2，尺寸为2×2×2的卷积来代替最 ...
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2020-05-31 10:42:32
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OpenCV的图像读取显示及保存用工具Python3.5，使用库numpy；opencv，从图片的导入到另存，cv2.imread(文件名，标记)读入图像，cv2.IMREAD_COLOR（）：读入彩色图像cv2.IMREAD_GRAYSCALE（）：以灰度模式读入图像import numpy as... ...
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2020-05-31 09:30:37
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