摘要：
豆包视觉理解模型主要采用了卷积神经网络（CNN）和变换器（Transformer）架构。具体介绍如下： 卷积神经网络（CNN） 特征提取能力：CNN的卷积层通过卷积核在图像上滑动进行卷积操作，能够自动提取图像的局部特征，如边缘、纹理、形状等。这些特征对于图像的理解和识别至关重要，不同的卷积核可以提取 阅读全文
posted @ 2025-01-09 17:16
姚春辉
阅读(206)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
深度学习的分类可以从多个维度进行，以下是一些常见的分类方式： 按网络结构分类 前馈神经网络（Feed - Forward Neural Network）：是最基本的神经网络类型，数据从输入层进入，经过隐藏层的计算处理，最终从输出层输出结果，信息在网络中单向流动，没有反馈回路。例如多层感知机（MLP） 阅读全文
posted @ 2025-01-09 17:07
姚春辉
阅读(325)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
深度学习的分类可以从多个角度进行划分，以下是一些主要的分类方式及其对应的模型： 一、根据学习方式分类 监督学习（Supervised Learning） 定义：利用带有标签的数据进行训练，使网络能够学习到从输入到输出的映射关系。 常见模型： 卷积神经网络（CNN）：主要用于图像处理领域，如图像分类、 阅读全文
posted @ 2025-01-09 17:06
姚春辉
阅读(898)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
CNN（卷积神经网络）的过程主要包括输入、卷积、激活、池化、全连接以及输出等步骤。以下是CNN工作过程的详细解释： 一、输入 CNN的输入通常是原始图像数据。这些图像数据由红、绿、蓝三个颜色通道组成，形成一个二维矩阵，表示像素的强度值。 二、卷积 在卷积层中，CNN通过一组滤波器（也称为卷积核）对输 阅读全文
posted @ 2025-01-09 16:57
姚春辉
阅读(538)
评论(0)
推荐(0)
摘要：
CNN（卷积神经网络）和传统机器学习之间的区别主要体现在以下几个方面： 一、特征学习方式 CNN：自动学习特征。CNN通过卷积层和池化层的组合，能够自动从原始数据中提取出有用的特征，而无需人工进行特征工程。这种方式不仅简化了模型构建的过程，还提高了模型的泛化能力和准确性。 传统机器学习：通常需要人工 阅读全文
posted @ 2025-01-09 16:56
姚春辉
阅读(339)
评论(0)
推荐(0)
浙公网安备 33010602011771号