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本人最近初学Hinton大神的论文《Dynamic Routing Between Capsules 》，对深度神经网络的内容进行了简要总结，将观看“从传统神经网络的角度解读Capsule”视频的内容做了笔记。感谢网络资源，让我学习到很多知识。以后会有更新。 作者： 嫩芽33出处： http://w 阅读全文
posted @ 2017-12-21 14:05
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作者：嫩芽33出处：http://www.cnblogs.com/nenya33/p/6756024.html 版权：本文版权归作者和博客园共有 转载：欢迎转载，但未经作者同意，必须保留此段声明；必须在文章中给出原文连接；否则必究法律责任 作者：嫩芽33出处：http://www.cnblogs.c 阅读全文
posted @ 2017-04-24 15:48
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作者：嫩芽33出处：http://www.cnblogs.com/nenya33/p/7122701.html 版权：本文版权归作者和博客园共有 转载：欢迎转载，但未经作者同意，必须保留此段声明；必须在文章中给出原文连接；否则必究法律责任 学习了一篇用CNN做光流的paper，简称FlowNet。 阅读全文
posted @ 2017-07-06 15:55
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作者：嫩芽33出处：http://www.cnblogs.com/nenya33/p/6817781.html 版权：本文版权归作者和博客园共有 转载：欢迎转载，但未经作者同意，必须保留此段声明；必须在文章中给出原文连接；否则必究法律责任 这是一篇关于人脸特征点定位（人脸关键点检测）的论文，题目：A 阅读全文
posted @ 2017-05-06 19:32
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作者：嫩芽33出处：http://www.cnblogs.com/nenya33/p/6801045.html 版权：本文版权归作者和博客园共有 转载：欢迎转载，但未经作者同意，必须保留此段声明；必须在文章中给出原文连接；否则必究法律责任 原始论文链接：http://citeseerx.ist.ps 阅读全文
posted @ 2017-05-03 14:57
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监督学习方法分为生成方法和判别方法。 生成方法：模型表示给定输入X产生输出Y的生成关系 -生成模型：由数据学习联合概率分布P(X,Y)，然后求条件概率分布P(Y|X)，将其作为预测的模型 -典型的生成模型：朴素贝叶斯法、马尔可夫模型 -特点：可还原出联合概率分布；学习收敛速度更快；可以处理有隐变量的 阅读全文
posted @ 2017-03-06 15:16
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这段时间又重新学习机器学习算法，之前都是记在自己的笔记本上，这次希望能够将自己的所学整理、提炼出来，希望也会对一起学习的同学有所帮助。 主要参考《统计学习方法》（李航），后期会在学习中根据参考不断更新。 阅读全文
posted @ 2017-03-06 15:14
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KNN是一种基本分类与回归方法，本篇只总结分类问题中的KNN。 输入：样本的特征向量，对应于特征空间中的点 输出：样本的类别，可取多类 算法思想：给定一个样本类别已知的训练数据集，对于新样本，根据其K个最近邻训练样本的类别，通过多数表决等方式进行类别预测。（不具有显式的学习过程） 实际是利用训练数据 阅读全文
posted @ 2017-03-06 15:09
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感知机是二类分类的线性分类模型，其输入是样本的特征向量，输出是样本的类别，取+1或-1。感知机对应于输入空间（特征空间）中将样本划为正负两类的分离超平面。 学习目标：求出将训练数据线性划分的分离超平面。 学习策略：导入基于误分类的损失函数（感知机学习方法是误分类驱动的）-->利用梯度下降法对损失函数 阅读全文
posted @ 2017-03-06 15:08
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