目录

13.1 深度学习基础

13.2 图像识别与深度学习

13.3 图像卷积

13.4 卷积神经网络

13.1 深度学习基础

特征工程：尽可能选择和构建出好的特征，使得机器学习算法能够达到最佳性能

深度神经网络：有多层隐含层的神经网络 

深度学习三要素：数据、算法、计算力

13.2 图像识别与深度学习

图像识别核心问题：图像特征的提取

图像特征包含：形状特征、颜色特征、纹理特征 

13.3 图像卷积

图像卷积运算：图像中的每个像素点，用其周围像素点的灰度值加权求和调整该点的灰度值

卷积核/卷积模板

 将图像和卷积核一一对应，加权求和 得到新的灰度值

 步长：卷积核一次移动的像素数

 均值模糊

高斯模糊

边缘检测 

13.4 卷积神经网络

CNN

 卷积层

池化层