摘要: 一、读入图像 使用cv2.imread()读入图像,图像应该在此程序的工作路径,第二个参数是告诉函数应该如何读取这幅图片 cv2.IMREAD_COLOR:读入一副彩色图像。图像的透明度会被忽略,这是默认参数。 cv2.IMREAD_GRAYSCALE:以灰度模式读入图像,也可以用0表示 cv2.I 阅读全文
posted @ 2018-07-05 16:38 Zodiac7 阅读(396) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 基于语言python,主要运用的包有cv2等 1.在python中实现摄像头的图像获取 安装opencv: 1. 安装依赖 pip install --upgrade setuptools pip install numpy Matplotlib 2.安装opencv python版 pip ins 阅读全文
posted @ 2018-07-05 15:57 Zodiac7 阅读(578) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 梯度检验的意义:为了验证求导代码是否正确 思路:利用导数的定义 可以去任意theta值对等式左边的导数用: 来近似。一般EPSILON用一个很小的常量(10-4数量级,不宜太小) 因此若存在计算deltaJ(θ)的函数g(θ),则: 来检验函数是否正确,一般正常情况左右两端至少有四位有效数字是一样的 阅读全文
posted @ 2018-07-05 09:35 Zodiac7 阅读(637) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 参考自 http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/%E5%8F%8D%E5%90%91%E4%BC%A0%E5%AF%BC%E7%AE%97%E6%B3%95 神经网络的代价函数 假设我们有一个固定样本集。当使用批量梯度下降法求解时,单个样例的代 阅读全文
posted @ 2018-07-04 20:37 Zodiac7 阅读(183) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 参考自http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/Neural_Networks 神经元模型 h(x)= f(W'x)f(z)一般会用sigmoid函数f(z) = 1/(1+exp(-z)) 或tanh函数f(z) = (exp(z)-exp(- 阅读全文
posted @ 2018-07-04 16:28 Zodiac7 阅读(222) 评论(0) 推荐(0) 编辑