来源：深度学习初学者

一、卷积的基本概念

卷积是一种在数学领域尤其是分析数学中占据重要地位的运算方式。它通过两个函数 和 来生成第三个函数。设 和 是 上的两个可积函数，卷积的积分表达式为： 。在离散情况下，卷积定义为 。

1、梯度下降算法的正确步骤是什么？

a.计算预测值和真实值之间的误差

b.重复迭代，直至得到网络权重的最佳值

c.把输入传入网络，得到输出值

d.用随机值初始化权重和偏差

e.对每一个产生误差的神经元，调整相应的（权重）值以减小误差

A.abcde B.edcba C.cbaed D.dcaeb

解析：正确答案

摘要：本文聚焦于深度学习算法中的卷积神经网络（CNNs），作为人工智能领域内处理和分析复杂数据的关键技术之一，卷积神经网络模仿人脑视觉皮层的工作机制，特别适用于图像识别与处理任务。其核心在于通过一系列的卷积层自动且高效地提取图像特征，无需人工干预即可捕捉到图像中的空间相关性。每一层卷积层由多个滤波器组成，每个滤波器负责检测输入图像的不同局部特征，如边缘、纹理等。随着网络深度的增加，卷积神经网络能够构建出从低级到高级的抽象特征表示，从而实现对图像内容的精准理解。

用语音识别的朋友，应该都遇到过这些糟心事儿开会记录漏了关键数据，采访时把“转化率”写成“转染率”，日常聊天把“奶茶三分糖”变成“奶茶三分汤”。这些错别漏字，轻则要花半小时改，重则误事。我最近测了两款热门语音识别工具听脑AI和Otter，就想看看中文场景下，到底哪家准确率更高。

先说明对比规则真实场景专业工具

作者：CV君

分享一篇论文AAAI 2021录用论文 EfficientDeRain: Learning Pixel-wise Dilation Filtering for High-Efficiency Single-Image Deraining ，其提出了极其快速高效的图像去雨算法，

Theano是一个Python库，专门用于定义、优化、求值数学表达式，效率高，适用于多维数组。特别适合做机器学习。一般来说，使用时需要安装python和numpy.

在计算机视觉领域，实时目标检测一直是一个备受关注的研究方向，尤其是在自动驾驶、安防监控等应用中，低延迟的特性显得尤为重要。YOLO（You Only Look Once）系列作为实时目标检测的佼佼者，凭借其高效的检测速度和较高的准确率，长期占据着该领域的主导地位。然而，尽管YOLO系列在卷积神经网络（CNN）的基础上不断优化，注意力机制（Attention Mechanism）在建模能力上的优势却一直未能得到充分发挥。究其原因，主要是注意力机制的计算复杂度和内存访问效率问题，导致其无法在实时性要求极高的场景中与CNN竞争。

要说那个人工智能模型更新的最快，最频繁，当数 Yolo 对象检查系列模型了，前几期的文章，我们有介绍过Yolov9，Yolov8 ，Yolov7，Yolov6等系列的模型。

本想打算更新下Yolov10 模型，但是Yolov11 就紧跟发布，不得不说人工智能是真的卷。而真正让人工智能领域更加内卷的便是今年的诺贝尔物理与化学奖都颁给了 AI 领域的大牛，不得不说 AI 是真的卷。