1 卷积操作的提出 在LeCun提出卷积神经网络之前，学者们早已开始用MLP来进行各种测试了。但至少在当时，对于图像数据处理和语音识别任务，MLP表现的并不好。 1.1 MLP用在图像处理上 怎么把图像输入到MLP上面去？答案很简单，把像素作为数据输入就行了，以防各位对于数字图像不太了解，我们简单回顾下计算机到底怎样存储图像。 我们暂且用III来表示一个图像，因为它是图像的英文单词Image的

序言 计算机视觉，或者说基于深度学习的计算机视觉模型在最近获得了蓬勃的发展，论文数量不断创下新高，各种新方法，新结构层出不穷，而这一切，都来自于2012年某位叫做Alex的人在ImageNet大赛上展现出了卷积神经网络的无穷潜力。 卷积神经网络的故事从1989年开始，Yann LeCun创造了卷积网络并将它用到了识别手写数字上面，在这之后，改进卷积网络的方法不少也用到了改进其它神经网络上面，其中

02 Chapter 2：信号的分析方法 1 经典信号分析 简要回顾信号与系统的内容 1.1 DC分量和AC分量 信号s(t)s(t)s(t)的DC分量是它在时间上的平均 Sdc=lim⁡T→∞1T∫−T2T2s(t)dtS_{dc}=\lim\limits_{T\rightarrow \infty}\frac{1}{T} \int_{-\frac{T}{2}}^{\frac{T}{2}}s

01 Chapter 1：通信的基本概念 1 基本概念 通信的需求起源于人们想要把一段信息传输到另外一个地方去。如果距离近，例如两人面对面，那只需要开口说话就行了，但一旦距离很远，通信需要各种各样的工程方法。 1.1 信息，消息与信号 例1：Alice想要传递“一起去旅游”的信息给Bob，她可以写短信，可以打电话，可以发起视频聊天，这代表着信息能够被表达成不同的消息。而她无论采取哪种方式，最

NN Tutorial 1 Q1 1.1 (a) 1.1.1 (i) 超参数就是不可被学习的，需要人为设定的。调整好的超参数可以让模型收敛更快，学习效果更好，是深度学习中至关重要的一环。 1.1.2 (ii) 常用于处理图像的神经网络是卷积神经网络(Convolutional Neural Network CNN)。 1.1.3 (iii) 这一个过程叫做迁移学习(Transfer l

21-22年期末真题 1 Q1 1.1 (a) 由图中给出的系统结构(不得不说这个图画的真丑，而且结构不清晰，连接点也不打黑点)。我们可以得到 {X1(k+1)=Y1(k)WX1Y1+Y2(k)WX1Y2+Y3(k)WX1Y3X2(k+1)=Y1(k)WX2Y1+Y2(k)WX2Y2+Y3(k)WX2Y3X3(k+1)=Y1(k)WX3Y1+Y2(k)WX3Y2+Y3(k)WX3Y3\beg