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前言

这周工作太忙，本来想更把Attention tranlsation写出来，但一直抽不出时间，等后面有时间再来写。我们这周来看一个简单的自编码器实战代码，关于自编码器的理论介绍我就不详细介绍了，网上一搜一大把。最简单的自编码器就是通过一个encoder和decoder来对输入进行复现，例如我们将一个图片输入到一个网络中，自编码器的encoder对图片进行压缩，得到压缩后的信息，进而decoder再将这个信息进行解码从而复现原图。

前言

众所周知，卷积神经网络(Convolutional Neural Network， CNN)通常是被用在图像识别领域的，其实还可以应用于语音识别，文本分类等多个领域。写这篇文章主要是为了介绍TextCnn文本分类模型，当然也会详细介绍CNN的具体内容，并辅以相关的案例。当然，这里默认读者对神经网络有一定的了解和认识，如果有疑问可留言，本文也不介绍太多关于数学的内容，以便于读者理解，如有需要后期更新相关数学推导。

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，