随笔分类 - 杂学
摘要：Fouss F., Pirotte A., Renders J. M. and Saerens M. Random-walk computation of similarities between nodes of a graph, with application to collaborative
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摘要：Zhu X. and Ghahramani Z. Learning from labeled and unlabeled data with label propagation. Technical Report CMU-CALD-02-107, 2002. 概 本文通过将有标签数据传播给无标签数据
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摘要：[1] Dem\check{s}ar, J. Statistical comparisons of classifiers over multiple data sets. Journal of Machine Learning Research (JMLR). vol. 7, pp. 1-30,
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摘要：Chang J. Markov Chain. 符号说明 , 状态空间; , 定义在状态空间 之上的随机变量; \(\pi_0, \pi_0(i) := \mathbb{P}(X_0 =
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摘要：[1] Lin X., Zhen H., Li Z., Zhang Q. and Kwong S. Pareto multi-task learning. In Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS), 2019. [2] F
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摘要：Sener O. and Koltun V. Multi-task learning as multi-objective optimization. In Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS), 2018. 概 本文提出的
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摘要：D\acute{e}sid\acute{e}ri J.-A. Multiple-gradient descent algorithm (MGDA) for multiobjective optimization. Comptes Rendus Mathematique, vol. 350, pp.
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摘要：[1] Monti F., Frasca F., Eynard D., Mannion D. and Bronstein M. M. Fake news detection on social media using geometric deep learning. In International
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摘要：Shi J. and Malik J. Normalized cuts and image segmentation. In IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 概 在Digital Image Prepro
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摘要：Hyv"{a}rinen A. Estimation of Non-Normalized Statistical Models by Score Matching. Journal of Machine Learning Research, 2005. 概 我们常常会建模如下的概率模型: \[ p(
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摘要：Gonzalez R. C. and Woods R. E. Digital Image Processing (Forth Edition). 单个像素的意义其实很小, 于是有了superpixel的概念, 即一簇pixels的集合(且这堆pixels共用一个值), 这会导致图片有非常有趣的艺术风
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摘要：本来想偷懒不记录的, 但是这个Hough Transform实在是有趣. 通过Canny算法等将edge的大体部分检测了出来, 但是往往这些检测出来的点并不是连续的, 那么怎么才能将这些点合理地连接在一起呢? 这个Hough Transform就可以做到这一点. 首先需要明确的一点是, 我们应该将怎
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摘要：Gonzalez R. C. and Woods R. E. Digital Image Processing (Forth Edition) 符号 即 操作 说明 erosion Erodes the boundary o
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摘要：Fourier Transform 基本的定义 严格来说, 傅里叶变换是Schwartz space 上的一一映射, 对于, 即可积函数我们都可以找到其对应的傅里叶变换. 符号 定义 傅里叶变换: \(\int_{-\infty}^{+\infty} f(t)
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摘要：Gonzalez R. C. and Woods R. E. Digital Image Processing (Forth Edition) Coding Redundancy 假设一个图片其大小为, 我们可以估计其密度函数: \[ p_r (r_k) =
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摘要：目标 首先, 既然是变换, 那么就是从一个域到另一个域, 即如下: \[ f(x) = \sum_k c_{j_0} (k) \varphi_{j_0, k} (x) + \sum_{j=j_0}^{\infty} \sum_k d_j (k) \psi_{j, k}(x), \\ c_{j_0}
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摘要：Gonzalez R. C. and Woods R. E. Digital Image Processing (Forth Edition) 基本 酉变换 一维的变换: \[ \mathbf{t} = \mathbf{A} \mathbf{f}, \\ \mathbf{f} = \mathbf{A
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摘要：Gonzalez R. C. and Woods R. E. Digital Image Processing (Forth Edition) 基本 酉变换 一维的变换: \[ \mathbf{t} = \mathbf{A} \mathbf{f}, \\ \mathbf{f} = \mathbf{A
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摘要：Gonzalez R. C. and Woods R. E. Digital Image Processing (Forth Edition) 概 除了我们熟悉的RGB模式来表示图片, 还有其他很多种图片表示方式. 其实我现在很想要知道的一点是, 神经网络会对不同的表示会有不同的反应吗? 定义 RG
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摘要：Signals, Systems and Inference, Chapter 11: Wiener Filtering (mit.edu) 基本 在图像处理的时候, 遇到了这个维纳滤波, 其推导的公式不是很理解, 于是上网查了查, 并做个简单的总结. 符号 说明 观测信号
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