摘要：
最近在学习RCNN，对于Bounding-Box（BB）regression能够提高边界框的精确度，对于其内容产生了很大兴趣。 主要内容学习自大神博客：https://blog.csdn.net/bixiwen_liu/article/details/53840913 侵删 这张图很有代表性，红色r 阅读全文
摘要：
一摘要： 两个主要工作：1将cnn和自上而下的区域提案结合进行定位和对象分割；2当训练数据稀缺时，先预训练然后微调。 rccn工作分为四步：1输入一张图片 2用selective search算法对每张图片产生2000张自下而上的候选目标区域 3用cnn对每一个候选区域提取深度特征（因为候选区域大小 阅读全文
摘要：
之前做手写数字识别时，接触到softmax网络，知道其是全连接层，但没有搞清楚它的实现方式，今天学习Alexnet网络，又接触到了softmax，果断仔细研究研究，有了softmax，损失函数自然不可少。一起学习记录一下。 主要参考的博文：http://blog.csdn.net/u01438016 阅读全文
摘要：
最近试一下kaggle的文字检测的题目，目前方向有两个ssd和cptn。直接看看不太懂，看到Alexnet是基础，今天手写一下网络，记录一下啊。 先理解下Alexnet中使用的原件和作用： 激活函数使用了relu并用了多个cpu：提高了训练速度。 重叠pool池化（不再是简单除以2的池化了，类似于卷 阅读全文
摘要：
先开个标题，以后慢慢填充。 k近邻算法（knn）属于监督学习 一、 三个关键点：1、k的取值，当k值较小时，选取点较少，相当于会有在较小的范围内进行学习预测，学习误差会减小，但是估计误差会增大，因为训练样本中存在噪声，选取过小的区域，噪声干扰的权重会较大，因为影响泛化能力，k减小意味整体模型复杂，容 阅读全文
摘要：
文件读取： data_train = pd.read_table('G:\python\PYproject\Titanic/train_20171215.txt',header=None,encoding='gb2312',delim_whitespace=True,index_col=0)#导入t 阅读全文
摘要：
多媒体作业，自己定义一个多媒体搜索引擎，并写出方案，留下来，做个纪念 爬虫 (1) 通过网络爬虫大量地下载网页(可以考虑使用诸如Apache Nutch等开源网络爬虫) (2) 通过正则表达式等方式对网页内容进行去噪，过滤垃圾内容，如根据常见的视频格式.avi .rmvb .flv等设计正则表达式， 阅读全文
摘要：
课程作业，正好自己也在学深度学习，正好有所帮助，做了深度学习的AI芯片调研，时间比较短，写的比较仓促，大家随便看看 近年来，深度学习技术，如卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）等，成为计算机视觉等相关领域的研究热点之一，取得了一定的研究和应用成果。回顾人工智能发展史，早在上世纪 80 年代 阅读全文
摘要：
高级计算机体系结构笔记： 一、应用程序的并行分类： 1数据级并行（DLP）：同时操作多数据 2任务级并行（TLP）：创建了一些能够独立处理但大量采用并行方式执行的工作任务 二、硬件的体系结构： 1指令并行：在编译器帮助下。利用流水线的思想开发数据级并行，利用推理执行的思想以中等水平开发数据集并行。 阅读全文
摘要：
神经网络做的主要事情就是分类，在上课中，最简单的问题为二分类问题，利用单层感知机，可以画出一条线将平面隔开分类。同样如果增加感知机个数，可以得到更强的分类能力，但是无论如何都是一个线性方程。只不过是线性的复杂组合，当然曲线可以用无限的直线去逼近，但是这显然会带来巨大的计算量。因此加入了激活函数，这样 阅读全文