深度学习_牛客博客

学习的能力，是智能的本质。

深度学习在计算机视觉方面的应用

1.部分遮蔽（最核心最困难）
2.现状改变（核心）
3.照射角度
4.光照强度
5.背景混入

1.收集数据并给定标签
2.训练一个分类器
3.测试评估

1.神经网络加层能使训练数据集拟合效果很好，但是层数过多很容易出现过拟合。常用正则化来处理过拟合问题。

1.输入层
2.卷积层
3.激活函数
4.池化层
5.全连接层

RNN尝试考虑之前出现过的信息。比如说：我出生在中国，所以我说中文
RNN加入了记忆功能，使网络能够使用前文出现的中国二字，推断出我说的语言是中文的概率较大。

1.计算量大（记住的东西太多会导致网络太庞大，而且有的信息没有价值）
2.梯度消失（sigmoid函数的梯度在x很大和很小时会出现梯度趋近于0）

升级了RNN使记忆可长可短
其中有一个重要的控制参数C，用来决定什么样的信息会被保留，什么样的会被遗忘
i表示要保留下来的新信息

1.生成器Generator
2.判别器Discriminator
其中生成器：瞒天过海，骗过判别器
判别器：火眼金睛，分辨出哪些图片是真实的以及哪些图片是生成的
损失函数的定义：一方面要让判别器能力更强，另一方面要让生成器生成的图片更真实

LeNet-5
AlexNet
VGGNet
GoogleNet
ResNet