文章目录1、卷积神经网络的概念(about:blank1_2)2、发展过程(about:blank2__28)3、如何利用CNN实现图像识别的任务(about:blank3CNN_100)4、CNN的特征(about:blank4CNN_105)

R语言中很多包（package）关于神经网络，例如nnet、AMORE、neuralnet以及RSNNS。nnet提供了最常见的前馈反向传播神经网络算法。AMORE包则更进一步提供了更为丰富的控制参数，并可以增加多个隐藏层。neuralnet包的改进在于提供了弹性反向传播算法和更多的激活函数形式。RSNNS则是连接R和SNNS的工具，在R中即可直接调用SNN

第1章课程导学本章节主要介绍课程的主要内容、核心知识点、课程涉及到的应用案例、深度学习算法设计通用流程、适应人群、学习本门课程的前置条件、学习后达到的效果等，帮助大家从整体上了解本门课程的整体脉络。第2章深度学习基础串讲（必备理论知识）主要介绍深度学习的基础知识，具体包括了深度学习的发展历程、基本概念（前向运算、反向传播、参数优化）、深度

德国马普所XucongZhang博士等最早尝试使用神经网络来做视线估计Zhang,X.,Sugano,Y.,Fritz,M.,andBulling,A.(2015).Appearancebasedgazeestimationinthewild.InIEEEConferenceonComputerVisiona

1介绍由于在自动驾驶领域需要对传感器的数据作大量的基于深度内神经网络的复杂运算，GPU和FPGA被不约而同地用来作为对CPU的一种加速器被使用。这样做不仅可以提高计算性能，并且可以大幅度地降低能耗。FPGACPU架构的自动驾驶平台凭借其灵活性，高效率，低能耗等特点，正越来越多地被一大批拥有技术实力的公司使用，比如Waymo,百度，福特，通用等。在这里本文