深度学习与卷积神经网络：计算机视觉入门指南

"本书《卷积神经网络在视觉计算中的应用——简洁指南》由Ragav Venkatesan和Baoxin Li合著，旨在为初学者提供深度学习和计算机视觉领域的基础知识，特别是关于卷积神经网络（CNN）的介绍。这本书分为五个章节，深入浅出地讲解了图像表示、机器学习基础、回归与优化、感知机和神经网络、以及现代CNN的应用。 第一章介绍了图像表示和一些早期的计算机视觉模型，帮助读者理解基本的图像表示和线性、非线性特征提取器。同时，还讨论了边缘检测等基本图像实体的识别以及基于这些表示的初步机器学习任务。 第二章主要讲解了回归、学习机器和优化概念。首先介绍了监督学习，然后是线性回归器和最小二乘法的解析解及其最大似然解释。接着，通过基函数展开探讨非线性模型，引入了过拟合和泛化的概念，如交叉验证和正则化。最后，讨论了梯度下降法在凸和非凸误差曲面优化中的应用，并介绍了各种梯度下降方法及正则化技术。 第三章深入到神经网络领域，阐述了Rosenblatt感知机和感知机学习算法，引入了逻辑单元及其激活函数。讨论了二分类和多分类情况下的单个神经元模型，分析其优缺点，并通过解决XOR问题引入了多层神经网络的概念，以及回传算法及其改进版，为实际应用提供了实用建议。 第四章聚焦于卷积池化层和CNN，分析了该层的特性并研究了典型数字识别数据集上的特征提取。此外，介绍了四个流行且具有代表性的CNN架构：AlexNet、VGG、GoogLeNet和ResNet，对比了它们的结构和设计理念。 第五章探讨了现代CNN的创新应用，分为两个部分。第一部分讲述了预训练网络的利用哲学，第二部分则涉及CNN在不同领域的实践应用，展示了深度学习架构的最新进展。 本书适用于工程师、本科高年级学生和研究生作为快速学习和构建深度学习系统的入门指南，采用易读且数学公式不复杂的写作风格，提供了一个平易近人的深度学习和计算机视觉入门教程。" 这个资源主要涵盖了深度学习的基础知识，特别是卷积神经网络在视觉计算中的核心原理和应用，适合希望快速进入该领域的初学者。