Telegram Group & Telegram Channel
Forwarded from Machinelearning
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🔥 На видео 32-летний Янн Лекун демонстрирует первую в мире сверточную нейронную сеть (CNN) для распознавания текста в 1993 году .

📅 Когда появились традиционные методы обработки изображений:

Традиционные (или классические) методы начали развиваться с 1960-х годов, а активно применяться — с 1970–1980-х, задолго до появления современных нейросетей.

✔️ К таким методам относятся:

- Фильтрация изображений (Гаусс, Собель, Лаплас и др.)

- Детектирование границ (Canny, Prewitt)

- Морфологическая обработка (эрозия, дилатация)

- Бинаризация, сегментация, пороговая фильтрация

- Шумоподавление, выделение контуров

📍 К 1990-м эти техники уже активно использовались в промышленности, медицине, военной технике и OCR (распознавании текста), например в факсах и сканерах. Именно в этом контексте и появлялись первые попытки заменить часть ручной обработки нейросетями, как сделал Лекун с CNN.

Всем продуктивного дня ☀️

@ai_machinelearning_big_data
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM



tg-me.com/neural/10007
Create:
Last Update:

🔥 На видео 32-летний Янн Лекун демонстрирует первую в мире сверточную нейронную сеть (CNN) для распознавания текста в 1993 году .

📅 Когда появились традиционные методы обработки изображений:

Традиционные (или классические) методы начали развиваться с 1960-х годов, а активно применяться — с 1970–1980-х, задолго до появления современных нейросетей.

✔️ К таким методам относятся:

- Фильтрация изображений (Гаусс, Собель, Лаплас и др.)

- Детектирование границ (Canny, Prewitt)

- Морфологическая обработка (эрозия, дилатация)

- Бинаризация, сегментация, пороговая фильтрация

- Шумоподавление, выделение контуров

📍 К 1990-м эти техники уже активно использовались в промышленности, медицине, военной технике и OCR (распознавании текста), например в факсах и сканерах. Именно в этом контексте и появлялись первые попытки заменить часть ручной обработки нейросетями, как сделал Лекун с CNN.

Всем продуктивного дня ☀️

@ai_machinelearning_big_data

BY Neural Networks | Нейронные сети


Share with your friend now:
tg-me.com/neural/10007

View MORE
Open in Telegram


Neural Networks | Нейронные сети Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

Spiking bond yields driving sharp losses in tech stocks

A spike in interest rates since the start of the year has accelerated a rotation out of high-growth technology stocks and into value stocks poised to benefit from a reopening of the economy. The Nasdaq has fallen more than 10% over the past month as the Dow has soared to record highs, with a spike in the 10-year US Treasury yield acting as the main catalyst. It recently surged to a cycle high of more than 1.60% after starting the year below 1%. But according to Jim Paulsen, the Leuthold Group's chief investment strategist, rising interest rates do not represent a long-term threat to the stock market. Paulsen expects the 10-year yield to cross 2% by the end of the year. A spike in interest rates and its impact on the stock market depends on the economic backdrop, according to Paulsen. Rising interest rates amid a strengthening economy "may prove no challenge at all for stocks," Paulsen said.

Start with a fresh view of investing strategy. The combination of risks and fads this quarter looks to be topping. That means the future is ready to move in.Likely, there will not be a wholesale shift. Company actions will aim to benefit from economic growth, inflationary pressures and a return of market-determined interest rates. In turn, all of that should drive the stock market and investment returns higher.

Neural Networks | Нейронные сети from hk


Telegram Neural Networks | Нейронные сети
FROM USA