07 2018 档案
摘要:LeNet:基于渐变的学习应用于文档识别 AlexNet:具有深卷积神经网络的ImageNet分类 ZFNet:可视化和理解卷积网络 VGGNet:用于大规模图像识别的非常深的卷积网络 NiN:网络中的网络 GoogLeNet:卷入更深入 Inception-v3:重新思考计算机视觉的初始架构 Re
阅读全文
摘要:深度学习是一个框架,包含多个重要算法: Convolutional Neural Networks(CNN)卷积神经网络 AutoEncoder自动编码器 Sparse Coding稀疏编码 Restricted Boltzmann Machine(RBM)限制波尔兹曼机 Deep Belief N
阅读全文
摘要:深度学习各种网络其实基础就是各种基础知识累积,今天主要想把这三个讲清楚:梯度下降、神经网络、反向传播算法。 一、神经网络(一切的基石) 工智能的底层模型是"神经网络"(neural network)。许多复杂的应用(比如模式识别、自动控制)和高级模型(比如深度学习)都基于它。学习人工智能,一定是从它
阅读全文
摘要:一直以为是OpenCV写的没想到OpenGL能够做的东西比我想象的多。 https://blog.csdn.net/zfgrinm/article/details/79291693 https://blog.csdn.net/Taily_Duan/article/details/67636041
阅读全文
摘要:tensorflow集成和实现了各种机器学习基础的算法,可以直接调用。 代码集:https://github.com/ageron/handson-ml 监督学习 1)决策树(Decision Tree)和随机森林 决策树: 决策树是一种树形结构,为人们提供决策依据,决策树可以用来回答yes和no问
阅读全文
摘要:参考:机器学习&深度学习算法及代码实现 Python3机器学习 传统机器学习算法 决策树、K邻近算法、支持向量机、朴素贝叶斯、神经网络、Logistic回归算法,聚类等。 一、机器学习算法及代码实现–决策树 决策树学习笔记(Decision Tree) 引自:Python3《机器学习实战》学习笔记(
阅读全文
摘要:从业这么久了,做了很多项目,一直对机器学习的基础课程鄙视已久,现在回头看来,系统的基础知识整理对我现在思路的整理很有利,写完这个基础篇,开始把AI+cv的也总结完,然后把这么多年做的项目再写好总结。 参考:机器学习&深度学习算法及代码实现 学习路线第一步:数学主要为微积分、概率统计、矩阵、凸优化第二
阅读全文
摘要:最近遇到一个函数,在调用的时候出现问题,记录下实现过程。 从上面的实现可以看出,实现了一个MLS变形的方法,里面有两个函数,分别是init和deformation,然后三个子类开始继承这个父类,然后分别实现了MLS的仿射变换,相似变换,刚性变化。 这里顺便扩展下几个变换的意义。 仿射变换:主要包括平
阅读全文
摘要:PhotoShop 图像处理 算法 汇总 PhotoShop 图像处理 算法 汇总 置顶2015年01月15日 17:41:34 阅读数:7104 置顶2015年01月15日 17:41:34 阅读数:7104 阅读数:7104 不定期更新 ...... 直接点标题即可链接到原文。 OpenCV 版
阅读全文
摘要:有监督学习 vs 无监督学习 迭代和评估 偏差方差权衡 结合有监督学习和无监督学习(半监督学习)
阅读全文
摘要:前提: 统计学习(统计分析)和机器学习之间的区别 金融公司采用机器学习技术及招募相关人才要求 第一个问题: 机器学习和统计学都是数据科学的一部分。机器学习中的学习一词表示算法依赖于一些数据(被用作训练集),来调整模型或算法的参数。这包含了许多的技术,比如回归、朴素贝叶斯或监督聚类。但不是所有的技术都
阅读全文
摘要:前提: 统计学习(统计分析)和机器学习之间的区别 金融公司采用机器学习技术及招募相关人才 了解不同类型的机器学习 有监督学习 vs 无监督学习 迭代和评估 偏差方差权衡 结合有监督学习和无监督学习(半监督学习) 了解机器学习语言和工具集 开源 vs 专有系统和软件 Python vs R vs Ma
阅读全文