Tensorflow CNN入门

标签：计算   extra   入门   而不是   解决   视觉   enc   学习   检测   

一、概论

　　以图像识别来举例，比如我们让计算机如何识别一张猫的图片识别出猫呢？

　　老式的计算机视觉是如何做的呢？

　　　　比如OpenCV：

• • • 首先理解很多算法，比如如何检测线条（Edge Detection)
    • 如何做形态学变化等
    • 根据我们的知识， 经验， 脑洞来设计很多特征；
    • 用这些特征去比对一张图像是不是猫。　　　　　　　　

　　　　这样做存在的问题呢？

　　　　　　每一种不同的物件，我们都得去设计特征。 这样的人工智能主要是人工，而不是只能。

　　老式的流程： 原始数据 ——> 人工特征提取 ——> 算法 ——>  结果

　　卷积要解决的问题就是自动的特征提取（Feature Extraction)

　　　　卷积神经网络：

　　　　　　原始数据  ——> 卷积网络 ——>  算法 ——>  结果   #其中 卷积网络 + 算法 称为 深度学习

Tensorflow CNN入门

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原文地址：http://www.cnblogs.com/chris-cp/p/7613856.html