随笔分类 -  判别分析

1 2 下一页
Learning Face Age Progression: A Pyramid Architecture of GANs
摘要：前言 作为IP模式识别的CNN初始模型是作为单纯判别式-模式识别存在的，并以此为基本模型扩展到各个方向。基本功能为图像判别模型，此后基于Loc+CNN的检测模型-分离式、end2end、以及MaskCNN模型，而后出现基于CNN的预测模型-AcGans。 ... 阅读全文
posted @ 2018-06-19 16:41 wishchin 阅读(256) 评论(0) 推荐(0) 编辑
Caffe2：使用Caffe构建LSTM网络
摘要：前言： 一般所称的LSTM网络全叫全了应该是使用LSTM单元的RNN网络。 原文：（Caffe）LSTM层分析 入门篇：理解LSTM网络 LSTM的官方简介： http://deeplearning.net/t... 阅读全文
posted @ 2017-08-21 14:12 wishchin 阅读(502) 评论(0) 推荐(0) 编辑
CNN结构：用于检测的CNN结构进化-分离式方法
摘要：前言： 原文链接：基于CNN的目标检测发展过程 文章有大量修改，如有不适，请移步原文. 参考文章：图像的全局特征--用于目标检测 目标的检测和定... 阅读全文
posted @ 2017-08-15 10:28 wishchin 阅读(446) 评论(0) 推荐(0) 编辑
OpenCV: OpenCV人脸检测框可信度排序
摘要：参考文章：http://blog.csdn.net/hua_007/article/details/45368607 使用OpenCV进行人脸识别时，使用 casecade.detectMultiScale 函数，可输出每个... 阅读全文
posted @ 2017-04-18 16:48 wishchin 阅读(356) 评论(0) 推荐(0) 编辑
OpenCV:OpenCV目标检测Boost方法训练
摘要：在古老的CNN方法出现以后，并不能适用于图像中目标检测。20世纪60年代，Hubel和Wiesel( 百度百科 )在研究猫脑皮层中用于局部敏感和方向选择的神经元时发现其独特的网络结构可以有效地降低反馈神经网络的复杂性，继而提出了卷积神经网络（Convo... 阅读全文
posted @ 2017-03-22 13:05 wishchin 阅读(430) 评论(0) 推荐(0) 编辑
支持向量机的近邻理解：图像二分类为例（3）
摘要：前言：假设空间 在图像识别领域，灰度图像被称为传说中的2维张量，任意图像为由所有二类图像构成的这个二维张量空间内的一个点。由人类专家完成图像属性归纳，把二维张量空间图像的特征显式的归结为一维张量空间的n维向量上，被称为特征提取。一般提取的特征并不一定能在n... 阅读全文
posted @ 2016-10-22 16:21 wishchin 阅读(220) 评论(0) 推荐(0) 编辑
支持向量机的近邻理解：图像二分类为例（2）
摘要：前言：假设空间 一个古老的哲学原理：世界并不是以小包的形式来到我们面前，除非遍历整个空间，任何训练得到的模型都是过拟合的。面对学习问题，首先面对这一个空间的认知问题，对空间结构的认识来自于接口，而全面的认识来自于遍历。 在认识一个未知空间之... 阅读全文
posted @ 2016-10-20 12:04 wishchin 阅读(189) 评论(0) 推荐(0) 编辑
支持向量机的近邻理解：图像二分类为例（1）
摘要：前言： 机器学习在是否保留原始样本的层面划分为两类：参数学习和非参数学习。参数学习使用相对固定框架，把样本分布通过训练的方式回归到一个使用参数描述的数学模型里面，最终使用的是归纳方法；非参数模型保留了原始样本或者原始样本的其他空间转化形式，训练过程保留全... 阅读全文
posted @ 2016-10-19 17:37 wishchin 阅读(210) 评论(0) 推荐(0) 编辑
AdaBoost--从原理到实现（Code：Python）
摘要：本文对原文有修改，若有疑虑，请移步原作者. 原文链接：blog.csdn.net/dark_scope/article/details/14103983 集成方法在函数模型上等价于一个多层神经网络，两种常见的集成方法为Adaboost模... 阅读全文
posted @ 2016-05-18 19:16 wishchin 阅读(1419) 评论(0) 推荐(0) 编辑
DNN：逻辑回归与 SoftMax 回归方法
摘要：UFLDL Tutorial 翻译系列：http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial第四章：SoftMax回归 简介：见 AI : 一种现代方法。Chapter21. Reinforce ... 阅读全文
posted @ 2016-05-18 18:59 wishchin 阅读(1309) 评论(0) 推荐(0) 编辑
DNN结构演进History—CNN-GoogLeNet ：Going Deeper with Convolutions
摘要：抄袭了一片文章，进行少量修改：http://www.gageet.com/2014/09203.php 作者：Christian Szegedy( google ) 刘伟（北卡罗来纳 大学） 贾清扬（Google） ....... （... 阅读全文
posted @ 2016-05-13 11:55 wishchin 阅读(183) 评论(0) 推荐(0) 编辑
CVPR2015深度学习回顾
摘要：原文链接：http://www.csdn.net/article/2015-08-06/2825395 本文做了少量修改，仅作转载存贮，如有疑问或版权问题，请访问原作者或告知本人。 CVPR可谓计算机视觉领域的奥运会，这是v... 阅读全文
posted @ 2015-08-24 15:04 wishchin 阅读(194) 评论(0) 推荐(0) 编辑
ANN：DNN结构演进History—RNN
摘要：前言： CNN在图像处理领域的极大成功源于CNN的二维递进映射结构，通过训练多层卷积核来进行特征提取函数训练，在二维图像的稀疏表达和语义关联分析方面有天生的结构优势。而涉及时序问题的逻辑序列分析—边长序列分析，需要引入适合解决其问题的方法。 引... 阅读全文
posted @ 2015-08-24 11:56 wishchin 阅读(840) 评论(0) 推荐(0) 编辑
最优化：**回归/拟合方法总结
摘要：回归分析是建模和分析数据的重要工具。本文解释了回归分析的内涵及其优势，重点总结了应该掌握的线性回归、逻辑回归、多项式回归、逐步回归、岭回归、套索回归Lasso Regression、ElasticNet回归等七种最常用的回归技术及其关键要素，最后介绍了选... 阅读全文
posted @ 2015-08-24 11:40 wishchin 阅读(1561) 评论(0) 推荐(0) 编辑
OpenCV：使用 随机森林与GBDT
摘要：随机森林顾名思义，是用随机的方式建立一个森林。简单来说，随机森林就是由多棵CART（Classification And Regression Tree）构成的。对于每棵树，它们使用的训练集是从总的训练集中有放回采样出来的，这意味着，总的训练集中的有些... 阅读全文
posted @ 2015-06-16 16:33 wishchin 阅读(457) 评论(0) 推荐(1) 编辑
VS2013(Win10X64)-配置编译Caffe
摘要：主要看这篇文章，有点小瑕疵，瑕不掩瑜。参考链接：http://www.bubuko.com/infodetail-902302.html 文中红色标记为文章小瑕疵的地方，在此文中标记出来，做为修改对上一文的补充。 参考... 阅读全文
posted @ 2015-04-19 13:11 wishchin 阅读(307) 评论(0) 推荐(0) 编辑
ANN：ML方法与概率图模型
摘要：一、ML方法分类： 产生式模型和判别式模型假定输入x,类别标签y — 产生式模型（生成模型）估计联合概率P(x,y),因可以根据联合概率来生成样本：HMMs — 判别式模型（判别模型）估计条件概率P(y|x),因为没有x的... 阅读全文
posted @ 2015-04-17 20:45 wishchin 阅读(389) 评论(0) 推荐(0) 编辑
决策树构建算法之—C4.5
摘要：这个网站值得收藏一下，原文链接：http://shiyanjun.cn/archives/428.html 决策树算法的优越性在于：离散学习算法进行组合总可以表达任意复杂的布尔函数，并不受数据集的限制即学习没有饱和性，只是现实应用受限... 阅读全文
posted @ 2014-11-13 10:38 wishchin 阅读(289) 评论(0) 推荐(0) 编辑
ML:流形学习
摘要：很多原理性的东西需要有基础性的理解，还是篇幅过少，所以讲解的不是特别的清晰。 原文链接：http://blog.sciencenet.cn/blog-722391-583413.html 流形（manifold）的概念最... 阅读全文
posted @ 2014-08-20 18:29 wishchin 阅读(456) 评论(0) 推荐(0) 编辑
PythonOpencv-分类器—SVM，KNearest，RTrees，Boost，MLP
摘要：原文链接：http://blog.csdn.net/gjy095/article/details/9243153上一篇文章，不是很详细，这一篇解释的清晰些，请访问原始链接。Rtrees介绍！参考链接：http://docs.opencv.org/modules/ml/... 阅读全文
posted @ 2014-08-11 15:54 wishchin 阅读(426) 评论(0) 推荐(0) 编辑

1 2 下一页
点击右上角即可分享
微信分享提示