图像处理算法发展迅速,卷积神经网络扮演越来越重要的角色。本文基于Andrew Ng 教授的深度学习专项课程第四门课程的第三周内容来详细介绍卷积神经网络（CNN）中的主要检测算法，包括对象识别定位、如何提升检测精度，YOLO算法，语义分割等概念。

在深度学习快速发展的时代,各种创新型的神经网络架构层出不穷。要想跟着时代的发展，对于这些案例的研究是很有必要的。本篇博客将基于Andrew Ng教授的深度学习专项课程第四门课程的第二周内容来针对卷积神经网络的一些案例进行介绍。

卷积神经网络(Convolutional Neural Network，简称CNN)是一类用于图像处理的深度神经网络。CNN借鉴生物视觉系统的结构，使用卷积运算提取图像的空间特征，再结合全连接层进行分类或预测。由于卷积运算的引入，CNN在图像处理方面表现卓越，被广泛应用于图像分类、目标检测、语义分割等任务中。本篇博客将基于Andrew Ng教授的深度学习专项课程第四门课程的第一周内容来针对卷积神经网络的基础知识进行简单的介绍。

终于到序列模型课程最后一周的内容了，本篇博客依然是基于Andrew Ng的深度学习专项课程的序列模型来编写的，本篇内容不会很多，主要就是Transformer网络相关的知识点，Transformer网络是一种基于注意力机制的神经网络架构,被广泛应用于自然语言处理领域,尤其是机器翻译任务中。本文将详细介绍Transformer网络的关键概念和工作原理。废话不多说，现在开始吧。

揭秘序列到序列模型:从机器翻译到语音识别

Sequence to Sequence Model是NLP领域非常核心的模型，这类模型使用编码器-解码器的结构，可以实现输入和输出不相同长度序列之间的变换。本篇博客将全面介绍序列到序列模型的基础概念、工作机制，尤其是其中注意力机制的技术更是当前大模型技术的根基之一，最后也会捎带介绍一些序列模型在语音处理的应用。本文也是基于Andrew Ng教授Deep Learning 专项课程中序列模型这门课第三周的内容，那我们开始吧！

词嵌入（Word Embeddings）是自然语言处理（NLP）和深度学习中的一个核心概念。它通过将词汇映射到连续的向量空间，为计算机提供了一种直观和强大的方式来理解语言。本篇博客基于Andrew Ng教授的Deep Learning 专项课程中序列模型这门课第二周的内容，那我们开始吧！