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深度学习在计算机视觉中的应用

1深度学习基础

1.1神经网络概述

神经网络是一种模仿人脑神经元结构的计算模型，用于处理复杂的输入输出关系。它由大量的节点（或称为神经元）组成，这些节点通过连接权重相互连接，形成多层结构。神经网络可以分为输入层、隐藏层和输出层。输入层接收原始数据，输出层产生模型的预测，而隐藏层则负责学习数据的特征表示。

1.1.1示例：简单的神经网络

importnumpyasnp

#定义激活函数

defsigmoid(x):

return1/(1+np.exp(-x))

#定义神经网络类

class