深度学习

在数学上，高斯噪声是一种通过向输入数据添加均值为零和标准差(σ)的正态分布随机值而产生的噪声。

很多特征我们通过传统算法无法量化，或者说很难去做到的，深度学习可以。特别是在图像分类、目标识别这些问题上有显著的提升。

网络攻击的威胁最近急剧增加，传统的措施现在似乎不够有效。

由于边缘人工智能，模型压缩策略变得非常重要。

深度学习是机器学习的一个子集，它通过接收大量数据并试图从中学习来模拟人脑。

文章只讨论“图像”数据增强技术，只详细地介绍各种图片数据增强策略。

常有人问机器学习和深度学习是啥关系啊？

披露高价值专利成果，多项人工智能、自动驾驶专利技术全球领先。

纹理分析的介绍，各种纹理分析方法，并结合深度学习提升纹理分类。

在这篇文章中，我们将讨论纹理分析在图像分类中的重要性，以及如何在深度学习中使用纹理分析。