神经网络如何识别视频

来源：互联网 2023-02-22 00:34:00 144

在我们的日常生活中，往往会遇到神经网络如何识别视频的问题，常常会不知道怎么处理，下面就让小编为大家提供一下解决这种问题的方法，希望能够给大家提供一定的帮助。

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方法/步骤

首先，是一维情景，以分类为例，当要分类正数、负数、零，三类的时候，一维空间的直线可以找到两个超平面，比当前空间低一维的子空间。当前空间是平面的话，超平面就是点分割这三类。但面对像分类奇数和偶数无法找到可以区分它们的点的时候，我们借助 x % 2除2取余的转变，把x变换到另一个空间下来比较0和非0，从而分割奇偶数。

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然后，是二维情景，平面的四个象限也是线性可分。但下图的红蓝两条线就无法找到一超平面去分割。神经网络的解决方法依旧是转换到另外一个空间下，用的是所说的5种空间变换操作。比如下图就是经过放大、平移、旋转、扭曲原二维空间后，在三维空间下就可以成功找到一个超平面分割红蓝两线同SVM的思路一样。

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其次，所谓监督学习就是给予神经网络网络大量的训练例子，让网络从训练例子中学会如何变换空间。每一层的权重 W 就控制着如何变换空间，我们最终需要的也就是训练好的神经网络的所有层的权重矩阵。这里有非常棒的可视化空间变换Demo，一定要打开尝试并感受这种扭曲过程。更多内容请看Neural Networks, Manifolds, and Topology.

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