demi的博客

神经网络是一种在很多用例中能够提供最优准确率的机器学习算法。其中参数的理解可能是我们入门的一个小小的难题，在讨论提升神经网络性能的方法，如检查过拟合、调参、超参数调节、数据增强之前，我们先简单介绍常用的神经网络参数，便于后期的学习和理解，以期更快的掌握深度学习，构建更准确的神经网络。

上一篇：基于物理的渲染 – 实现篇（一）

完整的PBR光照着色器

现在唯一剩下的就是将最终的色调映射和伽玛校正的颜色传递给片段着色器的输出通道，我们就拥有了一个PBR直接光照着色器。基于完整性考虑，下面列出完整的main函数：

经常会被问到你用深度学习训练模型时怎么样改善你的结果呢？然后每次都懵逼了，一是自己懂的不多，二是实验的不多，三是记性不行忘记了。所以写这篇博客，记录下别人以及自己的一些经验。

本篇博客主要是基于花书（古德费洛的《Deep Learning》）和西瓜书（周志华的《机器学习》）撰写的，其中插入了博主的一些个人见解，如有不对之处希望大家指出来一起来讨论一下嘿嘿，万分感谢。

计算机视觉是人工智能（AI）中的热门研究课题，它已经存在多年。然而，计算机视觉仍然是人工智能面临的最大挑战之一。在本文中，我们将探讨使用深度神经网络来解决计算机视觉的一些基本挑战。特别是，我们将研究神经网络压缩，细粒度图像分类，纹理合成，图像搜索和对象跟踪等应用。

Unity编辑器是一款不断发展的内容创作工具，Unity编辑器推出了一套新的设计，这标志了改进Unity用户体验UX的开始。

市场研究公司IDC预测，VR/AR头显的出货量将在未来大幅增加。在未来5年内，VR/AR设备的年销量将达到52.5%，到2023年，VR/AR出货量将超过3000万台。IDC还预测，VR/AR市场中VR一体机的份额将从2018年的14.1%增加到2022年的近50%。

网络安全产品营销人员可能会这么向你推荐：有个新式的先进网络入侵设备，运用当前超智能的机器学习 (ML) 根除已知和未知入侵。这个 IDS 设备真是太聪明了，可以学习你网络上的正常和不正常事件，只要一发现异常就会马上通知你......但，销售说得天花乱坠，真相令人欲哭无泪。真正了解自治安全和机器学习的人不会被市场营销人员忽悠。

L1和L2正则常被用来解决过拟合问题。而L1正则也常被用来进行特征选择，主要原因在于L1正则化会使得较多的参数为0，从而产生稀疏解，将0对应的特征遗弃，进而用来选择特征。但为什么L1正则会产生稀疏解呢？本文利用公式进行解释。

卷积是深度学习中的基础运算，那么卷积运算是如何加速到这么快的呢，掰开揉碎了给你看。