随笔分类 - Machine Learning
摘要:数据类型 Tf.constant: 常量 Tf.bool Tf.string Tf.Variable(tensor): 使得tensor可以求导 tensor属性 Tensor.device: 查看设备 Tensor.gpu(): 切换设备 Tensor.cpu(): 切换设备 Tensor.num
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摘要:PyTorch数据类型 Torch.FloatTensor Torch.IntTensor Torch.ByteTensor Torch.CharTensor Torch.LongTensor 当tensor的维度为(1, ), 用来表示标量, 对应到tensor.size()/tensor.sha
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摘要:1 PageRank 算法 参考链接: https://mp.weixin.qq.com/s/IPcwjaIYCBIynfg6a7Ml9w 案例示意图 A, B, C, D 四个节点表示 4 个不同的页面, 边表示跳转的链接, 边上的值表示页面跳转的概率, 从 Adj 矩阵可以看出, 在没有标准化之前, 没有概率的含义, 因此对 Adj 矩阵按照列方向进行归一化, 得到矩...
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摘要:参考链接: https://www.zhihu.com/question/54504471/answer/611222866 1 拉普拉斯矩阵 参考链接: http://bbs.cvmart.net/articles/281/cong-cnn-dao-gcn-de-lian-xi-yu-qu-bie-gcn-cong-ru-men-dao-jing-fang-tong-qi L = ...
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摘要:SLAM Simultaneous Localization And Mapping, 同步定位与构图 简述 1. Simultaneous Localization And Mapping, 同步定位与构图, 参考链接 "bilibili" 2. 输入 1. 可见光视觉 2. IMU, 用于 VR
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摘要:常见网络 目标检测 R CNN + 参考: "https://blog.csdn.net/weixin_41923961/article/details/80113669" 测试过程 1. 输入一张测试图像, 使用selective search算法提取出大约1000 2000个建议框 select
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摘要:神经网络垃圾笔记 Optimization Methods + Batch Gradient Descent: GD + Mini Batch Gradient Descent + Stochastic Gradient Descent: SGD + Momentum: 动力 + Convergen
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摘要:PyTorch torch.autograd模块 + 深度学习的算法本质上是通过 反向传播求导数 , PyTorch的autograd模块实现了此功能, 在Tensor上的所有操作, autograd都会为它们自动提供微分, 避免手动计算导数的复杂过程。 + autograd.Variable是au
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摘要:CNN 小结 目录 + CNN特征提取过程(卷积核描述的是特征信息, 此特征可能就是原图像中的某些像素, 但是卷积核并不找相似的地方在原始图像的哪里, 所以需要将卷积核不断地滑动, 得到的feature map中, 越大表示卷积核与原图该部分越符合, 越接近与负数表示卷积核与原图反方向越符合, 越接
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摘要:神经网络术语 Optimization Methods + Batch Gradient Descent: GD + Mini Batch Gradient Descent + Stochastic Gradient Descent: SGD + Momentum: 动力 + Convergence
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摘要:论文哪里找? 会议 + CVPR + ICCV + ECCV + SIGGRAPH 期刊 + IEEE Transaction on PAMI + IEEE Transaction on Image Processing + IEEE Transaction on Multimedia + IEEE
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摘要:PyTorch torch.autograd模块 + 深度学习的算法本质上是通过 反向传播求导数 , PyTorch的autograd模块实现了此功能, 在Tensor上的所有操作, autograd都会为它们自动提供微分, 避免手动计算导数的复杂过程。 + autograd.Variable是au
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摘要:Numpy API 矩阵操作 + : 将mat降维 + : keepdim=True是防止出现shape为(3,)奇怪的秩为1的数组, 如果axis=1, 计算每一行的向量的模 + : 矩阵A1中的每一个元素的幂次方 + : 将矩阵A与矩阵B竖下来拼接, 得到的结果在转置 + : 将矩阵A与矩阵B横
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摘要:TensorFlow API 使用规范 : 用于W与b等参数 : 用于超参数 : 用于数据 : 进行反向传播, 在优化的时候, 一定要 , run的是optimizer, 但是在测试查看损失或者准确率的时候, 要使用 , 不要进行优化 TensorFlow中主要是要保存的数据都是需要先转为Strin
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摘要:Caffe Caffe 安装(Python2 CPU版本) + 参考博文 "https://blog.csdn.net/pangyunsheng/article/details/79418896" + 安装环境 Ubuntu 16.04 STL Python 2.7(Caffe对Python3支持不
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摘要:数字图像处理 + 图不仅仅指的是人可以看见的, 也包括人看不见的电磁波等, 某一些动物可以看见; 但是图像则将范围仅限在人可以看见的范围, "像"是人字旁 + 图像处理的应用 1. 修改老照片 2. 为图片上色 3. 目标识别 + 光信号(光强度是连续的) CMOS/CDD传感器上的感光二极管处理
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摘要:CNN理解与实现 组成部分 + Convolution Layer + Pool Layer: Max pooling layer Average pooling layer + Full Connected(FC) Layer 需要的函数 注意 + 参数, 和数据它们的维度是一样
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