dlcv_for_beginners
1.0.0
この問題で提起されたさまざまな質問をありがとう。あまりにも長い間更新されていなかったため、私はもともと春のフェスティバルの前に更新に集中することを計画していましたが、それを読んだ後、私は始めることができないと感じました。さらに、私は本会社の編集者と、第2版や再版バージョンをリリースすべきではないと話し合っていたので、あきらめることにしました...
私が見つけたエラーの1つは、固有値に関するものです。 SVDは、逆明確なマトリックスには使用されませんが、非対称行列に使用されます。詳細については、更新されたZhihuの回答を参照してください：https：//www.zhihu.com/question/20507061/answer/120540926他の部分のerrataはすでにerrata.pdfであるか、問題のすべての議論が基本的に正しいです。
このレポは再び更新されるとは予想されていません（率直に言って、この本の後半は時代遅れです）。ご質問がある場合は、私にプライベートメッセージを送ってください：Yeyun11
私は皆さんの幸せな旧正月、大ve日2020年をお祈りします
もともと「Deep Learning and Computer Vision：An An Anintrowing of Examples」と名付けられました。注意：この本は紹介として位置付けられています。
コードについてはここをクリックしてください。すべてのカラーチャート電子バージョンをダウンロードするには、カラーチャートについては、第5章のオンラインバージョンと第6章の第6章、第5章、第6章、第6章を参照してください。
私が理解できない理由は、英語の英語の本は、出版社が力強く翻訳することを要求されていました。最後に：1）いくつかの英語は中国語に変化するように翻訳され、2）英語の文書の大部分を考慮した文書のリストは本に含まれませんでした。引用のリストはこちらです。
コンテンツのエラーについては、こちらをご覧ください。エラクラはここにあります。
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第5章：NumpyおよびMatplotlibの視覚化の例第6章：オブジェクト検出アノテーションウィジェットとローカルデータ強化ウィジェット第7章：それぞれCaffeとMXNetに基づく2次元平面分類
第8章：それぞれCaffeとMxnetに基づくMnist分類
第9章：カフェの回帰と畳み込みカーネルの視覚化に基づく画像カオスの程度第10章：食品分類モデルの学習、混乱マトリックス、ROCカーブ描画、モデルカテゴリ応答グラフ視覚化、Caffeに基づく視覚化
第12章：MNISTを使用してシャムネットワーク、T-SNE視覚化をトレーニングし、カフェに基づいて
この本にはその他のものは含まれていません：敵対サンプル（Caffe）の製造、2次元GANおよびトレーニングプロセスの視覚化（Pytorch）、ポルノ画像の自動モザイク（Caffe）、モデル融合（Caffe）、画像セグメンテーション（Pytorch）
モデル剪定（Pytorch）
