求《深度學習之圖像識別核心技術與案例實戰》全文免費下載百度網盤資源,謝謝~
《深度學習之圖像識別核心技術與案例實戰》百度網盤pdf最新全集下載:鏈接：?pwd=o7ww提取碼：o7ww簡介：本書全面介紹了深度學習在圖像處理領域中的核心技術與應用。
書中不但重視基礎理論的講解，而且從第4章開始的每章都提供了一到兩個不同難度的案例供讀者實踐，讀者可以在已有代碼的基礎上進行修改和改進，從而加深對所學知識的理解。
本書共10章，首先從深度學習的基礎概念開始，介紹了神經網絡的基礎知識和深度學習中的優化技術；然后系統地介紹了深度學習中與數據相關的知識，包括經典數據集的設計、數據集的增強以及數據的獲取與整理；接著重點針對圖像開發領域，用3章內容系統地介紹了深度學習在圖像分類、圖像分割和目標檢測3個領域的核心技術與應用，這些內容的講解均結合實戰案例展開；另外，還對深度學習中損失函數的發展、數據和模型的可視化以及模型的壓縮和優化進行了詳細介紹，為讀者設計和訓練更加實用的模型提供了指導；最后以微信小程序平臺為依托，介紹了微信小程序前后端開發技術，完成了深度學習的模型部署，讓本書的內容形成了一個完整的閉環。
本書理論與實踐結合，深度與廣度兼具，特別適合深度學習領域的相關技術人員與愛好者閱讀，尤其適合基于深度學習的圖像從業人員閱讀，以全方位了解深度學習在圖像領域中的技術全貌。
另外，本書還適合作為相關培訓機構的深度學習教材使用。
谷歌人工智能寫作項目：神經網絡偽原創
學習數學建模需要什么書？還是看視頻學習？
好文案。
《數學建模視頻》百度網盤資源免費下載鏈接提取碼:4253數學建模視頻|圖像處理實例詳解|神經網絡原理與實例精解34.5小時配套教學時視頻|神經網絡原理與實例精解.pdf|初學者入門視頻：簡介和給初學者的建議.zip||7天助你掌握，還能收獲一份20G的數模資料合集.mp4|陳明-神經網絡原理與實例精解34.5小時配套教學時視頻|《神經網絡原理與實例精解》隨書附帶源程序|第9章反饋神經網絡|第8章自組織競爭神經網絡|第7章徑向基函數網絡|第6章BP神經網絡|第5章線性神經網絡|第4章單層感知器。
本人畢設題目是關于神經網絡用于圖像識別方面的，但是很沒有頭續~我很不理解神經網絡作用的這一機理
。
我簡單說一下，舉個例子，比如說我們現在搭建一個識別蘋果和橘子的網絡模型：我們現在得需要兩組數據，一組表示特征值，就是網絡的輸入（p），另一組是導師信號，告訴網絡是橘子還是蘋果（網絡輸出t）：我們的樣本這樣子假設（就是）：這兩組數據是這樣子解釋的：我們假設通過3個特征來識別一個水果是橘子還是蘋果：形狀，顏色，味道，第一組形狀、顏色、味道分別為：103（當然這些數都是我隨便亂編的，這個可以根據實際情況自己定義），有如上特征的水果就是蘋果（t為1），而形狀、顏色、味道為：214的表示這是一個橘子（t為2）。
好了，我們的網絡模型差不多出來了，輸入層節點數為3個（形狀、顏色，味道），輸出層節點為一個（1為蘋果2為橘子），隱藏層我們設為一層，節點數先不管，因為這是一個經驗值，還有另外的一些參數值可以在里設定，比如訓練函數，訓練次數之類，我們現在開始訓練網絡了，首先要初始化權值，輸入第一組輸入：103,網絡會輸出一個值，我們假設為4，那么根據導師信號（正確的導師信號為1，表示這是一個蘋果）計算誤差4-1=3，誤差傳給bp神經網絡，神經網絡根據誤差調整權值，然后進入第二輪循環，那么我們再次輸入一組數據：204（當仍然你可以還輸入103，而且如果你一直輸入蘋果的特征，這樣子會讓網絡只識別蘋果而不會識別橘子了，這回明白你的問題所在了吧），同理輸出一個值，再次反饋給網絡，這就是神經網絡訓練的基本流程，當然這兩組數據肯定不夠了，如果數據足夠多，我們會讓神經網絡的權值調整到一個非常理想的狀態，是什么狀態呢，就是網絡再次輸出后誤差很小，而且小于我們要求的那個誤差值。
接下來就要進行仿真預測了t_1=sim(net,p)，net就是你建立的那個網絡，p是輸入數據，由于網絡的權值已經確定了，我們這時候就不需要知道t的值了，也就是說不需要知道他是蘋果還是橘子了，而t_1就是網絡預測的數據matlab圖像與視頻處理實用案例詳解，它可能是1或者是2，也有可能是1.3，2.2之類的數（絕大部分都是這種數），那么你就看這個數十接近1還是2了，如果是1.5，我們就認為他是蘋果和橘子的雜交，呵呵，開玩笑的，遇到x=2.5，我一般都是舍棄的，表示未知。
總之就是你需要找本資料系統的看下，鑒于我也是做圖像處理的，我給你個關鍵的提醒，用神經網絡做圖像處理的話必須有好的樣本空間，就是你的數據庫必須是標準的。
至于網絡的機理，訓練的方法什么的，找及個例子用仿真下，看看效果，自己琢磨去吧，這里面主要是你隱含層的設置，訓練函數選擇及其收斂速度以及誤差精度就是神經網絡的真諦了，想在這么小的空間給你介紹清楚是不可能的，關鍵是樣本，提取的圖像特征必須帶有相關性，這樣設置的各個閾值才有效。
OK，好好學習吧，資料去中文論壇上找，在不行就去baudu文庫上，你又不需要都用到，何必看一本書呢！祝你順利畢業！
有什么好的圖像識別教程，主要是講原理的？
圖像的組成：圖像由什么組成的，這個問題不是通常意義上的概念，它不是指圖片里面有什么我們可以看到的東西，而是圖像的光學組成概念。即圖像是由很多具備色彩種類、亮度等級等信息的基本像素點所組成的。
圖像的識別：計算機初始狀態只能識別像素點上的基本信息，這個和生物的視覺是一樣的，生物之所以可以分辨物體是由于生物神經系統對原始圖像處理后的結果。
而計算機的圖像識別也是一個將原始光學信息進行邏輯分類處理的過程。
【圖為大腦神經元】圖像識別的要點：圖像識別編程就是對原始圖像點信息的綜合處理，圖像識別通常有輪廓識別、特征識別、色彩識別、材質識別、物體識別等等。
一般根據顏色、亮度等信息得出物體的輪廓，依據輪廓所對應的數據來確定輪廓的內容是什么物體或是什么特征，及特征及物體的判斷離不開輪廓及對應邏輯數據的處理。
而材質識別的特點是根據問題的反光程度來識別，其同樣離不開輪廓的識別及邏輯數據的判斷。因此在圖像識別中，輪廓識別是重中之重。
圖像識別編程的要點：圖像識別編程時務必將通常的圖像概念刻意淡化而側重為視覺數據的邏輯化，并通宵人類識別數據是的依據。即人腦識別圖像的邏輯判斷依據從而得出正確的邏輯編程思路。
5圖片編程的注意事項：圖片編程時不要將簡單的處理繁雜化，同時明確要識別圖像的目的及可以忽略細節的程度。盡量避免非邏輯必備信息的參雜，這個對于需要高速識別內容的項目尤為重要。
END注意事項有概念不清晰的請至網上自行查閱。文中內容純屬個人經驗，對借鑒此產生的后果概不負責。
誰能推薦一些人工神經網絡處理遙感圖像的資料呢？最好是簡單易懂，因為有的書里面全是數學公式，很頭疼的 碩士研究生專業是圖像識別，模式識別方向的，剛剛入門，要學習哪些知識呢~請高手指點~
。
你好：我覺得做圖像的，最基本你對圖像處理應該有一定的認識，圖像處理（包括圖像平滑去噪，圖像銳化，圖像分割，以及圖像變換）等知識應該是模式識別的基礎，這個我推薦你看岡薩雷斯的圖像處理這本書，對于模式識別，迪達寫的《模式分類》這本書比較權威，我覺得模式識別領域還是有很多東西可以挖掘的，畢竟他不像經典物理學那樣有著固定完善的理論套路，很多書上的理論都是有自己的缺點有待改進的，你先學好書本上介紹的基本理論（如貝葉斯決策論，參數和非參數估計等等）學好了這些再去研究這些理論存在的問題。
還有就是數學基礎了，于模式識別相關的數學基礎應該有：高等數學，線性代數，概率論，隨機過程，最優化方法等等。你有數學基礎，學這些應該不困難。希望對你有用！
研究生圖像處理方向具體學哪些知識，用哪些軟件？
研究生往圖像處理方向發展，從原則上來說，需要學很多編程開發的語言。java,vb,,r,c++,等。
以下是一些需要用的軟件：1、ty15/17(一般簡稱vs)，號稱宇宙第一的ide，可不是浪得虛名。
在這里推薦的是免費的社區版，可以說兼具所有ide的優點。缺點是龐大臃腫(安裝內存大)，但是后臺占用很良心。
除了基本的c語言外，還可以開發c++,c#,asp等，現在許多公司和個人在都使用它，既方便團隊協作，開發效率還高，使用起來很方便。
2、也是一個開源()的ide，可跨平臺()，也就是說，linux，macOS都可以使用。
支持C99新標準，安裝包小巧，包含所有組件大小才90多M，自帶mingw編譯器，支持語法彩色醒目顯示，支持代碼完成，支持工程管理、項目構建、調試等功能。
配置也很方便，有簡單的關鍵詞提示，官方沒提供中文版，但是有第三方漢化包。
3、clion這是一款專業的C/C++編程軟件，公司的產品，同類型的idea、等，大家應該都非常了解。
它支持智能補全、語法提示、代碼高亮等常見功能，此外還兼容cmake、代碼重構等高級功能，因此開發效率更高，也更適合專業開發者，但缺點就是軟件本身不免費，需要付費購買版權。
4、devc++開源的c++ide，一鍵下載安裝，無需任何多余配置，有中文版本。主題多樣，相當輕巧。
自帶有簡單的GCC、GDB調試工具，可以直接編譯運行C++程序，基本功能和早期的VC6.0非常相似，沒有任何自動補全、語法提示和語法檢查的功能，插件擴展也比較少，因此，對于初學者來說，非常鍛煉基本功。
擴展資料為開發人員提供了在最新平臺上加速創建緊密聯系的應用程序的新工具，這些平臺包括Web、、、和。
對于Web，及其他新技術使開發人員能夠迅速創建更高效、交互式更強和更個性化的新一代Web體驗。
Code::具有靈活而強大的配置功能，除支持自身的工程文件、C/C++文件外，還支持、批處理、CSS文件、D語言文件、Diff/Patch文件、文件、腳本文件、匯編文件、Lua文件、MASM匯編文件、文件、NSIS開源安裝程序文件。
參考資料百度百科—百度百科—Code::。
求《精通數字圖像處理與識別》全文免費下載百度網盤資源,謝謝~
。
《精通數字圖像處理與識別》百度網盤pdf最新全集下載:鏈接：?pwd=3j9k提取碼：3j9k簡介：《精通數字圖像處理與識別》將理論知識、科學研究和工程實踐有機結合起來，內容涉及數字圖像處理和識別技術的方方面面，包括圖像的點運算、幾何變換、空域和頻域濾波、小波變換、圖像復原、形態學處理、圖像分割以及圖像特征提取的相關內容；同時對于機器視覺進行了前導性的探究，重點介紹了兩種目前在工程技術領域非常流行的分類技術——人工神經網絡（ANN）和支持向量機（SVM），并在人臉識別這樣的熱點問題中結束《精通數字圖像處理與識別》。
。
有人可以介紹一下什么是"神經網絡"嗎?
由于神經網絡是多學科交叉的產物，各個相關的學科領域對神經網絡都有各自的看法，因此，關于神經網絡的定義，在科學界存在許多不同的見解。
目前使用得最廣泛的是T.的定義，即"神經網絡是由具有適應性的簡單單元組成的廣泛并行互連的網絡，它的組織能夠模擬生物神經系統對真實世界物體所作出的交互反應。
"如果我們將人腦神經信息活動的特點與現行馮·諾依曼計算機的工作方式進行比較，就可以看出人腦具有以下鮮明特征：1.巨量并行性。
在馮·諾依曼機中，信息處理的方式是集中、串行的，即所有的程序指令都必須調到CPU中后再一條一條地執行。而人在識別一幅圖像或作出一項決策時，存在于腦中的多方面的知識和經驗會同時并發作用以迅速作出解答。
據研究，人腦中約有多達10^(10)～10^(11)數量級的神經元，每一個神經元具有103數量級的連接，這就提供了巨大的存儲容量，在需要時能以很高的反應速度作出判斷。
2.信息處理和存儲單元結合在一起。在馮·諾依曼機中，存儲內容和存儲地址是分開的，必須先找出存儲器的地址，然后才能查出所存儲的內容。一旦存儲器發生了硬件故障，存儲器中存儲的所有信息就都將受到毀壞。
而人腦神經元既有信息處理能力又有存儲功能，所以它在進行回憶時不僅不用先找存儲地址再調出所存內容，而且可以由一部分內容恢復全部內容。
當發生"硬件"故障（例如頭部受傷）時，并不是所有存儲的信息都失效，而是僅有被損壞得最嚴重的那部分信息丟失。3.自組織自學習功能。
馮·諾依曼機沒有主動學習能力和自適應能力，它只能不折不扣地按照人們已經編制好的程序步驟來進行相應的數值計算或邏輯計算。
而人腦能夠通過內部自組織、自學習的能力，不斷地適應外界環境，從而可以有效地處理各種模擬的、模糊的或隨機的問題。神經網絡研究的主要發展過程大致可分為四個階段：1.第一階段是在五十年代中期之前。
西班牙解剖學家Cajal于十九世紀末創立了神經元學說，該學說認為神經元的形狀呈兩極，其細胞體和樹突從其他神經元接受沖動，而軸索則將信號向遠離細胞體的方向傳遞。
在他之后發明的各種染色技術和微電極技術不斷提供了有關神經元的主要特征及其電學性質。
1943年，美國的心理學家W.S.和數學家W.A.Pitts在論文《神經活動中所蘊含思想的邏輯活動》中，提出了一個非常簡單的神經元模型，即M－P模型。
該模型將神經元當作一個功能邏輯器件來對待，從而開創了神經網絡模型的理論研究。
1949年，心理學家D.O.Hebb寫了一本題為《行為的組織》的書，在這本書中他提出了神經元之間連接強度變化的規則，即后來所謂的Hebb學習法則。
Hebb寫道："當神經細胞A的軸突足夠靠近細胞B并能使之興奮時，如果A重復或持續地激發B，那么這兩個細胞或其中一個細胞上必然有某種生長或代謝過程上的變化，這種變化使A激活B的效率有所增加。
"簡單地說，就是如果兩個神經元都處于興奮狀態，那么它們之間的突觸連接強度將會得到增強。
五十年代初，生理學家和數學家在研究神經細胞膜等效電路時，將膜上離子的遷移變化分別等效為可變的Na+電阻和K+電阻，從而建立了著名的-方程。
這些先驅者的工作激發了許多學者從事這一領域的研究，從而為神經計算的出現打下了基礎。2.第二階段從五十年代中期到六十年代末。
1958年，F.等人研制出了歷史上第一個具有學習型神經網絡特點的模式識別裝置，即代號為MarkI的感知機（），這一重大事件是神經網絡研究進入第二階段的標志。
對于最簡單的沒有中間層的感知機，證明了一種學習算法的收斂性，這種學習算法通過迭代地改變連接權來使網絡執行預期的計算。
稍后于，B.等人創造出了一種不同類型的會學習的神經網絡處理單元，即自適應線性元件，并且還為找出了一種有力的學習規則，這個規則至今仍被廣泛應用。
還建立了第一家神經計算機硬件公司，并在六十年代中期實際生產商用神經計算機和神經計算機軟件。
除和外，在這個階段還有許多人在神經計算的結構和實現思想方面作出了很大的貢獻。例如，K.研究了稱為學習矩陣的一種二進制聯想網絡結構及其硬件實現。
N.于1965年出版的《機器學習》一書對這一時期的活動作了總結。3.第三階段從六十年代末到八十年代初。
第三階段開始的標志是1969年M.和S.所著的《感知機》一書的出版。
該書對單層神經網絡進行了深入分析，并且從數學上證明了這種網絡功能有限，甚至不能解決象"異或"這樣的簡單邏輯運算問題。同時，他們還發現有許多模式是不能用單層網絡訓練的，而多層網絡是否可行還很值得懷疑。
由于M.在人工智能領域中的巨大威望，他在論著中作出的悲觀結論給當時神經網絡沿感知機方向的研究潑了一盆冷水。
在《感知機》一書出版后，美國聯邦基金有15年之久沒有資助神經網絡方面的研究工作，前蘇聯也取消了幾項有前途的研究計劃。
但是，即使在這個低潮期里，仍有一些研究者繼續從事神經網絡的研究工作，如美國波士頓大學的S.、芬蘭赫爾辛基技術大學的T.以及日本東京大學的甘利俊一等人。
他們堅持不懈的工作為神經網絡研究的復興開辟了道路。4.第四階段從八十年代初至今。
1982年，美國加州理工學院的生物物理學家J.J.采用全互連型神經網絡模型，利用所定義的計算能量函數，成功地求解了計算復雜度為NP完全型的旅行商問題（oblem，簡稱TSP）。
這項突破性進展標志著神經網絡方面的研究進入了第四階段，也是蓬勃發展的階段。模型提出后，許多研究者力圖擴展該模型，使之更接近人腦的功能特性。
1983年，T.和G.提出了"隱單元"的概念，并且研制出了機。
日本的福島邦房在的感知機的基礎上，增加隱層單元，構造出了可以實現聯想學習的"認知機"。應用3000個閾器件構造神經網絡實現了二維網絡的聯想式學習功能。
1986年，D.和J.出版了具有轟動性的著作《并行分布處理-認知微結構的探索》，該書的問世宣告神經網絡的研究進入了高潮。
1987年，首屆國際神經網絡大會在圣地亞哥召開，國際神經網絡聯合會（INNS）成立。
隨后INNS創辦了刊物《s》，其他專業雜志如《》，《》，《》等也紛紛問世。
世界上許多著名大學相繼宣布成立神經計算研究所并制訂有關教育計劃，許多國家也陸續成立了神經網絡學會，并召開了多種地區性、國際性會議，優秀論著、重大成果不斷涌現。
今天，在經過多年的準備與探索之后，神經網絡的研究工作已進入了決定性的階段。日本、美國及西歐各國均制訂了有關的研究規劃。日本制訂了一個"人類前沿科學計劃"。
這項計劃為期15－20年，僅初期投資就超過了1萬億日元。在該計劃中，神經網絡和腦功能的研究占有重要地位，因為所謂"人類前沿科學"首先指的就是有關人類大腦以及通過借鑒人腦而研制新一代計算機的科學領域。
在美國，神經網絡的研究得到了軍方的強有力的支持。美國國防部投資4億美元，由國防部高級研究計劃局（DAPRA）制訂了一個8年研究計劃，并成立了相應的組織和指導委員會。
同時，海軍研究辦公室（ONR）、空軍科研辦公室（AFOSR）等也紛紛投入巨額資金進行神經網絡的研究。DARPA認為神經網絡"看來是解決機器智能的唯一希望"，并認為"這是一項比原子彈工程更重要的技術"。
美國國家科學基金會（NSF）、國家航空航天局（NASA）等政府機構對神經網絡的發展也都非常重視，它們以不同的形式支持了眾多的研究課題。歐共體也制訂了相應的研究計劃。
在其計劃中，就有一個項目是"神經網絡在歐洲工業中的應用"，除了英、德兩國的原子能機構外，還有多個歐洲大公司卷進這個研究項目，如英國航天航空公司、德國西門子公司等。
此外，西歐一些國家還有自己的研究計劃，如德國從1988年就開始進行一個叫作"神經信息論"的研究計劃。我國從1986年開始，先后召開了多次非正式的神經網絡研討會。
1990年12月，由中國計算機學會、電子學會、人工智能學會、自動化學會、通信學會、物理學會、生物物理學會和心理學會等八個學會聯合在北京召開了"中國神經網絡首屆學術會議"matlab圖像與視頻處理實用案例詳解，從而開創了我國神經網絡研究的新紀元。