神经网络初始化技术
demi 在 周二, 04/02/2019 - 17:00 提交
本文阐述深度学习中使用的一些初始化技术。任何甚至没有机器学习背景的人都必须知道我们需要学习权重或超参数来制作模型。这些参数控制着我们的算法在看不见的数据上的表现。要学习模型,我们需要初始化参数,应用损失函数然后对其进行优化。
本文阐述深度学习中使用的一些初始化技术。任何甚至没有机器学习背景的人都必须知道我们需要学习权重或超参数来制作模型。这些参数控制着我们的算法在看不见的数据上的表现。要学习模型,我们需要初始化参数,应用损失函数然后对其进行优化。
针对CardBoard一类的眼镜用Unity3D开发VR内容。
数字图像,又称为数码图像或数位图像,是二维图像用有限数字数值像素的表示。数字图像是由模拟图像数字化得到的、以像素为基本元素的、可以用数字计算机或数字电路存储和处理的图像。
极大似然估计中取对数的原因:取对数后,连乘可以转化为相加,方便求导;对数函数ln为单调递增函数,不会改变似然函数极值点。统计学三大相关系数对比:pearson积差相关系数,计算连续性变量才可采用;Spearman秩相关系数或Kendall等级相关系数,适合于定序变量或不满足正态分布假设的等间隔数据......
在概念层面,图像处理和计算机视觉之间存在很多重叠,并且经常被误解的术语可以互换使用。在这里,我们简要概述了这些技术,并解释了它们在基础层面上的不同之处。
十一种通用滤波算法:限幅滤波法;中位值滤波法;中位值滤波法;递推平均滤波法;中位值平均滤波法;限幅平均滤波法;一阶滞后滤波法;加权递推平均滤波法;消抖滤波法;限幅消抖滤波法;IIR 数字滤波器。
从多张航拍图像中恢复建筑和地貌稠密结构是建筑,农业,测绘等行业迫切需要的。无人机的出现大大降低了航拍图像的获取成本,使得快速,低成本测量,创建需要的三维模型成为可能。本篇文章将剖析近年来的热点应用航拍图像三维重建。
在现代生产企业中,生产线的自动化系统一般采用以 PLC 为主要节点的控制、通信网络,最常用的是现场总线协议;同时在企业的管理经营系统一般采用计算机为主要节点的通信网络,以 TCP/IP 协议为主,如何实现不同应用系统间的数据通信,打通不同通信协议间的数据通路,对数据进行分析、存储、转发等功能,如生产指示快速下达和生产状态的快速发布,从而提升企业管理生产效率,是数据网关技术出现和发展的客观要求。
本文将推荐五种机器学习算法,你应该考虑是否将它们投入应用。这五种算法覆盖最常用于聚类、分类、数值预测和朴素贝叶斯等四个门类。
UNITY3d在移动设备上的一些优化资源的方法:使用assetbundle,实现资源分离和共享,将内存控制到200m之内,同时也可以实现资源的在线更新;顶点数对渲染无论是cpu还是gpu都是压力最大的贡献者,降低顶点数到8万以下,fps稳定到了30帧左右。