摘要： 1.导论 （1）深度学习按照成熟度分类 ①成熟的深度学习算法： 深度前馈网络（deep feedforward network），也叫 前馈神经网络（feedforward neural network）或 多层感知机（multilayer perceptron, MLP），是典型的深度学习模型。 阅读全文

摘要： 模型评估包括模型准确性评估和模型泛化性能评估。 一、模型准确性 1.两种评价标准 我们以Y={y1,y2,...,yn}Y={y1,y2,...,yn}表示真实的数据，以Y^={y^1,y^2,...,y^n}Y^={y^1,y^2,...,y^n}表示预测出来的数据。 （1）最小错误率（最大准确率 阅读全文

摘要： 1.The First Class（tier-1） IJCAI (1+)：1.82 (top 4.09 %) ，AI最好的综合性会议 AAAI (1)：1.49 (top 9.17%)，偶数年里因为没有IJCAI, 它就是最好的AI综合性会议, 但因为号召力毕竟比IJCAI要小一些, 特别是欧洲人捧 阅读全文

摘要： 1.一般形式 （1）一般形式 （2）一般形式推广 此推广形式又称卡尔松不等式，其表述是：在m×n矩阵中，各列元素之和的几何平均不小于各行元素的几何平均之和。 二维形式是卡尔松不等式n=2时的特殊情况。 （3）二维形式 2.向量形式 （1）向量形式 （2）向量形式推广 3.三角形式 4.概率论形式 5 阅读全文

摘要： 1.wiki镜像： https://en.wanweibaike.com/wiki-SpaceX#Hardware 阅读全文

摘要： 1.符号含义 复共轭：* 共轭转置——对于矩阵来说：b† = (b*)T ，†是dagger匕首。 (厄密)共轭——对于算符来说：O† ，又称算符O的伴随算符/配偶算符。共轭是一种操作 ，其中~表示转置。 <u,Ôv> = ∫ u* Ôv dτ = ∫ (Ô†u)*v dτ ，全空间积分就是內积，此 阅读全文

摘要： 1.矩阵上标 （1）AT T是transpose转置。 （2）A-1 -1是inverse逆矩阵。 （3）A+ ①广义逆矩阵，是逆矩阵的推广，奇异矩阵（行列式为0的方阵）和非方阵，没有逆矩阵，但可以有伪逆矩阵。 ②广义逆定义： 复矩阵Amxn，Xnxmdddd满足四个Moore-Penrose方程中 阅读全文

摘要： 1.估计概率密度p(x|wi) （1）贝叶斯决策 （2）P（wi）和p（x | wi）的估计方法 ①先验概率P（wi）估计： 用训练数据中各类出现的频率估计。 依靠经验。 ② 类条件概率密度函数p（x | wi）估计，2类方法： 参数估计：最大似然估计，贝叶斯估计。 非参数估计： 直方图估计，核密度 阅读全文

摘要： 1.图像识别概述 （1）图像识别是计算机视觉中最基础的一项任务，目的是在图像或视频序列中找到给定的物体，或者是对场景的属性进行判断。 （2）要对图像中的物体进行识别，首先需要对物体赋予合适的表示，使得物体表示对于图像变化（视角、光照、遮挡、尺度、形变、物体聚集等）有较强的不变性。 （3）图像和目标识 阅读全文

摘要： 1.如何快速下载一篇文献内所有的参考文献？ 利用Mendeley+Endnote。此处使用Mendeley 步骤： （1）下载安装文献管理/阅读/笔记软件Mendeley； （2）下载Mendeley应用插件，安装在谷歌/搜狗等浏览器上，登录Mendeley账号（显示登录Elsevier，实际上是M 阅读全文