随笔分类 - CV
摘要：GAN(Generative Adversarial Network) 生成对抗网络 1. 为什么要有这个东西？ 为了解决相同输入x，不同输出y的情形,每一个输出都是对的，唯一可以知道的是他服从某一个分布。 李宏毅中的例子是根据游戏的前三帧，去预测下一帧，当前三帧游戏人物走到路口的时候，下一帧可能左
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摘要：LSTM 又叫长 短时记忆神经网络，问了解决RNN不能处理 从较长的前文中推断下一个单词的问题 而提出的 从较长的前文中推断下一个单词的问题比如："I grew up in France… I speak fluent French."不能从这句中推出French，因为中间隔了好多词 遗忘门： 参考
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摘要：构造列表筛选功能 import numpy as np a = np.array(range(6)).reshape(2,3) mask = np.array([1,2]) print('原数组\n',a) print('筛选数组',mask) 原数组 [[0 1 2] [3 4 5]] 筛选数组
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摘要：损失函数作用 损失函数是一个衡量预测值和真实值之间差异的函数 Li表示第 i 张图片，预测值的十个输出与真实值之间的差异 1. hinge 损失函数(应用于SVM) 基本思想 理想的输出的结果 对应的真实标签的得分应该是很高的， 比其他所有类别都高出一定的阈值，这样才好，此时损失值为0 否则的话就要
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摘要：最近邻算法 思想： 训练：只是记录下每个样本的位置和标签 预测：遍历每个点，看一下距离该点最近的样本点的标签是啥，那他就是哪一类 K近邻算法 思想： 训练：只是记录下每个样本的位置和标签 预测：遍历每个点，看一下距离该点最近的K个样本点的标签较多的是啥，那他就是哪一类，如果各类数量一样无法区分 实现
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摘要：斯坦福CS231 视频 视频 作业笔记 概述 导论 计算机视觉很火 随着传感器(摄像头的的增多）网上80%都是视频 视频理解很难：可以类比物理学中的暗物质，占据宇宙（网络）中绝大部分，但是很难理解 比较直观的应用就是短视频平台中需要对用户上传的视频进行分类（好、坏 or 进一步分为搞笑、科普、测评、
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摘要：神经网络中的反向传播中的梯度计算一直是让我和头疼的问题，翻了好多资料，现在记录下自己目前的所得 结论 设\ y = f(X ∗ W) , C=X ∗ W,则有:
$$ \frac{\partial y}{\parti
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