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人脸识别 介绍
2018-09-06 14:33 人脸识别 围观: 61
人脸识别 人脸识别技术是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流， 并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别 1、人脸识别流程 人脸识别技术流程主要包括四个组成部分，分别为：...
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深度学习与计算机视觉学习笔记：线性回归（Linear Cla...
2018-09-06 11:37 深度学习, 计算机视觉 围观: 77
本次我们基于线性回归的图像分类算法，采用的数据集合是CIFAR10，具体信息如下图所示。 参数化方法：线性回归
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图像处理基础(5)：双边滤波器
2018-09-06 10:48 图像处理, 滤波器 围观: 60
双边滤波（Bilateral filter）是一种非线性的滤波方法，是结合图像的空间邻近度和像素值相似度的一种折衷处理，同时考虑空域信息和灰度相似性，达到保边去噪的目的。 双边滤波器之所以能够做到在平滑去噪的同时还能够很好的保存边缘（Edge Preserve），是由于其滤波器的核由两个函数生成...
Demi 的头像
【人工神经网络基础】为什么神经网络选择了“深度”？
2018-09-06 09:33 人工神经网络, 深度神经网络 围观: 54
现在提到“神经网络”和“深度神经网络”，会觉得两者没有什么区别，神经网络还能不是“深度”（deep）的吗？我们常用的 Logistic regression 就可以认为是一个不含隐含层的输出层激活函数用 sigmoid（logistic） 的神经网络，显然 Logistic regression...
龙骑士 的头像
【通俗易懂】10幅图解释机器学习中的基本概念
2018-09-05 17:21 机器学习 围观: 76
作者：Maybe2030 来源：http://lib.csdn.net/article/machinelearning/49601 以下的几幅图是我认为在解释机器学习基本概念时最有启发性的条目列表。 1. Test and training error: 为什么低训练误差并不总是一件好的事情呢：...
无名氏 的头像
深度学习优化函数详解（3）——mini-batch SGD...
2018-09-05 14:02 梯度下降, 深度学习 围观: 68
本文延续该系列的上一篇 深度学习优化函数详解（2）– SGD 随机梯度下降 上一篇我们说到了SGD随机梯度下降法对经典的梯度下降法有了极大速度的提升。但有一个问题就是由于过于自由 导致训练的loss波动很大。那么如何可以兼顾经典GD的稳定下降同时又保有SGD的随机特性呢？于是小批量梯度下降法,...
joycha 的头像
语言处理想突破，三座大山必须过
2018-09-05 10:42 自然语言处理 围观: 74
大数据文摘出品 编译：李佳、汤圆、钱天培 “我的飞机什么时候到？” 把这个问题抛给智能机器人助手。几乎可以肯定，机器立马就懵逼了。 “我”是谁？“飞机”是航班还是淘宝上订的模型玩具呢？“到”又是到哪呢？ 如果是人类来回答这个问题，即使在情景不明确的情况下也能在快速澄清后给出回答，但对机器来说，...
mengqiqi 的头像
深度学习篇——CNN和RNN结合与对比，实例讲解
2018-09-05 09:58 CNN, RNN, 深度学习 围观: 144
一、前述 CNN和RNN几乎占据着深度学习的半壁江山，所以本文将着重讲解CNN+RNN的各种组合方式，以及CNN和RNN的对比。 二、CNN与RNN对比 1、CNN卷积神经网络与RNN递归神经网络直观图 2、相同点： 2.1. 传统神经网络的扩展。 2.2. 前向计算产生结果，反向计算模型更新...
Demi 的头像
CNN误差反传时旋转卷积核的简明分析
2018-09-04 17:31 CNN, 卷积 围观: 54
CNN(卷积神经网络)的误差反传(error back propagation)中有一个非常关键的的步骤就是将某个卷积(Convolve)层的误差传到前一层的池化(Pool)层上，因为在CNN中是2D反传，与传统神经网络中的1D反传有点细节上的不同，下面通过一个简单的例子来详细分解一下这个反传步骤...
Soso 的头像
图像处理基础(4)：高斯滤波器详解
2018-09-04 13:44 图像处理, 高斯滤波 围观: 62
本文主要介绍了高斯滤波器的原理及其实现过程 高斯滤波器是一种线性滤波器，能够有效的抑制噪声，平滑图像。其作用原理和均值滤波器类似，都是取滤波器窗口内的像素的均值作为输出。其窗口模板的系数和均值滤波器不同，均值滤波器的模板系数都是相同的为1；而高斯滤波器的模板系数，则随着距离模板中心的增大而系数减小...
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