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计算机视觉处理三大任务：分类、定位和检测 该笔记是以斯坦福cs231n课程（深度学习计算机视觉课程）的python编程任务为主线，展开对该课程主要内容的理解和部分数学推导。这篇学习笔记是关于计算机视觉处理的，分为两篇文章撰写完成。
这里简单介绍下R-CNN的算法思路：输入一张图片，我们先定位出2K个物体候选框，然后采用CNN提取每个候选框中图片的特征向量，特征向量的维度为4096维，接着采用SVM算法对各个候选框中的物体进行分类识别
例如，你要预测句子中的下一个单词是什么，一般需要用到前面的单词，因为一个句子中前后单词并不是独立的。RNNs之所以称为循环神经网路，即一个序列当前的输出与前面的输出也有关。
Image Captioning by CNN+RNN3.Python编程任务（RNN）这部分我们需要完成以下编程任务（此外，需要理解下captioning_solver.py）： --> rnn_layers.py
, Wh, b): next_h = np.tanh(x.dot(Wx) + prev_h.dot(Wh) + b) cache = (x, Wx, Wh, prev_h, next_h) return 1.6K70
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