嵌入式视觉

本文深度讲解了卷积计算的原理，并详细介绍了构成所有卷积网络主干的基本元素，包括卷积层本身、填充和步幅的基本细节、用于在相邻区域汇聚信息的汇聚层，最后给出卷积层和汇聚层的代码示例和CNN框架结构图。

模型压缩算法旨在将一个大模型转化为一个精简的小模型。工业界的模型压缩方法有：知识蒸馏、轻量化模型架构、剪枝、量化。

ChatGPT 是一个基于 GPT-3 模型的对话系统，它主要用于处理自然语言对话。通过训练模型来模拟人类的语言行为。本文给出了 ChatGPT 的详细注册及使用教程，称得上是保姆级别的丰富图文教程。

所谓机器学习，是关于在计算机上从数据中产生“模型”（model）的算法，即“学习算法”。机器学习方法的分类，根据所处理的数据种类的不同，可以分为监督学习、无监督学习和强化学习。

K 近邻算法（KNN）是一种基本分类和回归方法。KNN 算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的 k 个最相邻的样本中的大多数属于一个类别，那该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。

在深度神经网络训练的过程中，由于网络中参数变化而引起网络中间层数据分布发生变化的这一过程被称为内部协变量偏移（Internal Covariate Shift），而 BN 可以解决这个问题。

梯度是微积分中的基本概念，也是机器学习解优化问题经常使用的数学工具（梯度下降算法）。因此，有必要从头理解梯度的来源和意义。

模型容量是指模型拟合各种函数的能力，决定了模型是欠拟合还是过拟合。 欠拟合就是指模型的训练误差过大，即偏差过大，表现为模型不够”准“，优化算法目的在于解决欠拟合问题。

深度学习是机器学习的一个特定分支。我们要想充分理解深度学习，必须对机器学习的基本原理有深刻的理解。本文大部分内容参考《深度学习》书籍，从中抽取重要的知识点，并对部分概念和原理加以自己的总结。