深度聚类算法研究综述
demi 在 周四, 12/29/2022 - 12:08 提交
这篇博客从两个视角总结现有的深度聚类算法,即聚类模型与神经网络模型。
算法是一组用于解决特定问题或执行特定任务的有序步骤。在计算机科学中,算法是用于完成计算任务的一系列定义明确的指令。算法可以用于处理数据、执行计算、解决问题或执行其他与计算有关的任务。
机器学习算法是机器学习领域中用于从数据中学习模式并做出预测或决策的数学模型或规则。这些算法可以分为多个主要类别,取决于学习任务的类型和目标。
这篇博客从两个视角总结现有的深度聚类算法,即聚类模型与神经网络模型。
基于R-CNN和SPP-Net思想,RBG提出了Fast-R-CNN算法。
传统CNN网络中,卷积层对输入图像大小不作特别要求,但全连接层要求输入图像具有统一尺寸大小。
训练CNN模型时,对训练数据标定要求比较宽松,即SS方法提取的proposal只包含部分目标区域时,我们也将该proposal标定为特定物体类别。
尽管训练结果优越,但Adam和其他自适应优化方法与随机梯度下降(SGD)相比,有时的效果并不好。
2016年,图灵奖得主Yann LeCun 认为无监督学习一定是人工智能发展的未来。
随着深度学习技术的逐步深入,图像分割技术有了突飞猛进的发展,该技术已经在无人驾驶、增强现实、安防监控等行业都得到广泛的应用。
神经网络技术应用于各个行业,在公交领域的各种预测起着重要作用。
机器学习算法可以检查单个模拟星系,并预测其存在的数字宇宙的整体构成……
基于深度学习的图像分割算法属于图像处理领域最高层次的图像理解范畴。