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Versión 2 añade más ejemplos, añadido algo de código experimental para introducir el principio del algoritmo, más introducción en profundidad a la computación subyacente sería mejor, además de llamar funciones de biblioteca, sino que también proporciona la implementación subyacente. Conferencia hablará 9 la primera edición de la medida a 13, después de la introducción de todos los conocimientos necesarios, que le muestre cómo completar funciona un sistema de SLAM, que será ejecutado por unos pocos cientos de líneas de código, frontal completa y extremos posteriores sistema de SLAM.

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En los últimos años, el aprendizaje de la arquitectura profunda debido a la gran éxito en aplicaciones de visión por ordenador y llegado a ser popular. En particular red neuronal convolucional (CNN) el aprendizaje profundo se ha convertido en el tipo más importante de la estructura de la red. Aprender estudio de la visión por ordenador profundidad, diseño y despliegue de la CNN, así como conocimientos básicos de la arquitectura de computadores profundidad visual.

"Red neuronal de convolución y la computación visual" e-libros a partir de cero base, el elaborado sistema de convolución teoría de redes neuronales y sus bases aplicación práctica, pueden ayudar a aprender rápidamente y el sistema de aprendizaje de la profundidad de construcción. Proporciona una gran cantidad de conocimientos teóricos y funcionamiento práctico del caso, y una serie de amplio conjunto de herramientas de ayuda en la comprensión de la red y la acumulación de convolución neuronal (CNN) necesaria para obtener información básica. Se centrará en la red neuronal parte convolución básica, sin la participación de los conceptos emergen en los cursos avanzados (temas relacionados con la CNN).

"Red neuronal de convolución y la computación visual" e-libro se divide en cinco capítulos, el capítulo 1 introduce la representación de la imagen y una serie de modelos de visión por ordenador que ahora están siendo llamados modelar manualmente. Proporcionar comprensión básica de representación de la imagen, e introduce algún método de extracción de representación o función lineal y no lineal, y las características de estas representaciones. Se describen algunos elementos básicos de una imagen (por ejemplo, un borde) del método de detección comprende además la representación de algunas tareas básicas de aprendizaje de máquina.

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Origin www.cnblogs.com/zhoulong2/p/12445451.html
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