demi的博客

在了解DNN的反向传播算法前，我们先要知道DNN反向传播算法要解决的问题，也就是说，什么时候我们需要这个反向传播算法？在DNN中，损失函数优化极值求解的过程最常见的一般是通过梯度下降法来一步步迭代完成的，当然也可以是其他的迭代方法比如牛顿法与拟牛顿法。

几何顶点被组合为图元（点，线段或多边形），然后图元被合成片元，最后片元被转换为帧缓存中的象素数据。图元被分几步转换为片元：图元被适当的裁剪，颜色和纹理数据也相应作出必要的调整，相关的坐标被转换为窗口坐标。最后，光栅化将裁剪好的图元转换为片元。

我们知道，人类在发展、成长、生活的过程中积累了很多的经验。通过定期的对这些经验进行总结，获得了一些规律，这就叫“归纳”。利用这个“归纳”出来的“规律”，对类似的情况进行决策判断，从而指导我们的行动，这就是“演绎”。

不管你愿不愿意，新一轮的社会大变革已经来临，每个人都已经有意识或无意识地站在技术革命的浪尖之上。技术已经改变社会阶层、政治经济以及人类生活的方方面面。

计算机视觉的早期实验始于20世纪50年代，并在20世纪70年代首次在商业上用于区分打字文本和手写文本，但如今计算机视觉的应用已呈指数级增长。预计到2022年，计算机视觉和硬件市场预计将达到486亿美元。

每个人都曾想拥有自己的自动驾驶汽车，但自动驾驶汽车并不完美。首先需要肯定一点，自动驾驶汽车仍然需要像你和我一样做出决定，而这样的结果是它们并没有完全消除碰撞的可能性，从某一个角度来看，自动驾驶汽车只是减少它发生的可能性而已，越来越多在自动驾驶模式下的汽车发生事故的报告能说明这点。

机器学习有望从根本上改变软件开发的本质，这也许是自FORTRAN和LISP被发明以来软件开发领域改变最大的一次。这些变化对数百万正在从事软件开发的人而言，意味着什么呢？失业？裁员？现有的软件开发将变得面目全非？

全球第二大市场研究机构MarketsandMarkets近日发布报告显示，到2025年，全球5G IoT（物联网）市场规模将达63亿美元，而在2020年。该市场规模预计将仅为7亿美元，预测期内复合年增长率（CAGR）为55．4％。

噪声是干扰和妨碍人类认知和理解信息的重要因素，而图像噪声则是图像中干扰和妨碍人类认识和理解图像信息的重要因素。由于噪声本身具有不可预测性，可以将它当做一种随机误差（这种误差只有通过概率统计的方法来识别）。因此，图像噪声可以视为一种多维随机过程，可以选择随机过程的概率分布函数和概率密度函数来作为对图像噪声进行描述的方法。

学习算法的预测误差，或者说泛化误差(generalization error)可以分解为三个部分：偏差(bias)，方差(variance) 和噪声(noise)。在估计学习算法性能的过程中，我们主要关注偏差与方差。因为噪声属于不可约减的误差 (irreducible error)。