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RSS订阅原创 李宏毅机器学习-P21卷积神经网络
为什么卷积神经网络适用于处理图像整个CNN架构CNN如何学习CNN的应用卷积神经网络用于图像处理：简化Fully connectbetwork(简化节点)目标是一个局部区域，只要找到小范围目标就可以处理图像而不需要观察整幅图像。同样的patterns出现在不同的局部位置，可以共用同一组参数巡训练。CNN中存在subsamplinggu过程3. 整个CNN的架构CNN-Convfiler一般比image要小每个filter中的值都是学习得到的，而不是提前设定的有多少filte.
2021-09-25 21:43:44
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原创 李宏毅机器学习--P6梯度下降法
Review: gradient DescentLearning rates给优化过程中带来的影响自适应调整learning rate 的方法梯度下降法的背后理论基础Review: gradient Descent在上一个视频里，已经介绍了使用梯度下降法求解Loss functionθ∗=argmin L(θ)\theta^*=argmin\ L(\theta)θ∗=argmin L(θ)L:loss function θ\thetaθ:参数梯度下降过程中的可.
2021-09-17 21:52:39
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原创 李宏毅机器学习-P5误差来自哪里
偏差和方差估计欠拟合、过拟合与偏差、方差的关系如何解决过拟合问题模型选择前提：第iii个空间下对应一组数据{(x1,y),(x2,y),...,(xn,y)}\{(x_1,y), (x_2,y),...,(x_n,y)\}{(x1,y),(x2,y),...,(xn,y)}, 我们设计一组函数集{fi∣fi=wix+bi,i=1,...,n}\{f_i| f_i= w_ix+b_i, i=1,...,n\}{fi∣fi=wix+bi,i=1,...,n}，对应的每个样本xxx, 每.
2021-09-17 09:25:53
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转载 深度学习入门--感知器
深度学习是什么？感知器感知器的训练深度学习是什么？在人工智能领域，有个方法叫做机器学习。在机器学习的方法里，有一类算法叫神经网络。其原理如下图所示：上图中的每个圆圈都是一个神经元，每条线表示神经元之间的链接。每一层内的神经元没有连接，每层之间的神经元有连接。LayerL1Layer L_1LayerL1是输入层，负责接受输入数据； LayerL2Layer L_2LayerL2是隐藏层，往往用于提取输入数据的特征；LayerL3Layer L_3LayerL3是输出层，将神经网络处理后.
2021-09-16 16:18:27
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转载 深度学习入门学习--递归神经网络1
循环神经网络，它可以用来处理包含序列结构的信息。神经网络的输入层单元个数是固定的，因此必须用循环或者递归的方式来处理长度可变的输入。循环神经网络通过将长度不定的输入分割为等长度的小块，然后再依次的输入到网络中，从而实现神经网络对边长输入的处理。ex: 当输入一句话，我们可以把一句话看作是词组组成的序列，然后，每次向循环神经网络输入一个词，如此循环直至整句话输入完毕，循环神经网络将产生对应的输出。递归神经网络，可以处理图，树这样的递归结构。递归神经网络的前向计算递归神经网络是两个或多个子节点，输
2021-09-16 09:58:59
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原创 李宏毅机器学习
P3–回归回归的定义回归的实例（宝可梦的cp值）梯度下降法过拟合问题正则项回归的定义Regression 试图确定一个因变量yyy(输出)与一些列其他变量 xxx（自变量）之间关系的强度与特征。回归的实例（宝可梦的cp值）step 1: 设计模型–线性模型step 2: 模型评估–loss functionstep 3: 模型优化–梯度下降法step 1: 设计模型–线性模型只考虑一个特征xcpx_{cp}xcp，可以设计如下的线性模型y=wxcp+by = wx_{c
2021-09-15 19:58:05
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原创 李宏毅机器学习
P1–机器学习介绍我们为什么要学习机器学习机器学习是什么机器学习的learning map我们为什么要学习机器学习现有的机器学习有很多种方法，比如在图像分割领域有传统基于水平集活动轮廓模型，分水岭模型，基于深度学习的方法。这么多种方法对所有的分割任务都有作用吗？答案是否定的。因此对于不同的任务需要不同的模型，我们的任务就是要寻找合适的模型解决遇到的问题。机器学习是什么？机器学习是什么：机器学习就是找到合适的函数根据提供的资料给出合理的答案机器学习的框架：step1: 给出一个f
2021-09-13 22:03:06
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原创 如何关闭微软Edge小冰
如何关闭微软Edge小冰首先我们需要安装一个广告拦截插件AdGuard.打开浏览器右上角“…”，在选项弹窗下选择扩展。然后在该窗口下选择“获取 Microsoft Edge 扩展”，页面跳转至如下选择"AdGuard"扩展程序。安装完该插件之后，进入插件设置选择用户过滤器，在编辑框中写入下面两行命令cn.bing.com###ev_talkbox_wrappercn.bing.com###ev_talkbox_max随后，回到自己正常的工作即可。参考文献：如何在浏览器中安装AdG
2021-03-15 17:21:58
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原创 BrainWeb网站使用
BrainWeb: Simulated Brain Database1.网站的使用Normal Brain DatabaseGround Truth下载2.当我们下载完成我们想要的图像之后，怎么打开，后续处理呢？有位博主已经介绍的非常清楚了，我就直接将网址贴在这儿：https://www.cnblogs.com/kailugaji/p/9875202.html这里面不仅包含对rawb文件如何打开的代码，还有原始图像分类别的处理，还包括对Ground Truth的处理的代码。...
2020-06-28 20:24:30
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原创 matlab求两个矩阵的Jaccard系数
A=[1,2,3;4,5,6;7,8,9];B=[1,2,1;3,5,6;4,7,2];A=A(:);%将矩阵A拉成一个列向量B=B(:);%将矩阵B拉成一个列向量C=[A';B'];%矩阵C由两个行向量组成，因为pdist(C,'jaccard')是行向量之间作比较D=pdist(C,'jaccard')
2020-06-24 08:50:34
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原创 matlab批量更改文件名+批量处理图像
matlab批量修改文件名：下面展示一些 内联代码片。// A code blockvar foo = 'bar';// An highlighted blockvar foo = 'bar';
2020-06-23 20:07:24
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原创 搞清Δ，梯度， 方向导数，散度，拉普拉斯算子
搞清Δ,∇,\Delta, \nabla,Δ,∇, 方向导数，散度，拉普拉斯算子符号解释Δ\DeltaΔ它体现在公式中ΔT,Δx,Δy\Delta T,\Delta x,\Delta yΔT,Δx,Δy 也就是说Δ\DeltaΔ代表的是一个变量的变化;还用于表示Laplace算子∇\nabla∇它表示梯度(∂f∂x,∂f∂y,∂f∂z)(\frac{\partia...
2020-04-26 17:35:07
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原创 AOS加性算子分裂法
AOS加性算子分裂法加性算子分裂法顾名思义，就是在不同维度上分开讨论，最后相加。需要不同维度上正交。图像分割能量函数经过梯度下降法得到的的迭代公式一般为：∂ϕ∂t=μδϵ(ϕ)∇.(∇ϕ∣∇ϕ∣)+v∇(∇ϕ(1−1∣∇ϕ∣))+F(x,y)\frac{\partial \phi}{\partial t}=\mu \delta_{\epsilon}(\phi) \nabla.(\frac{\...
2020-04-11 11:28:15
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原创 二手书网站推荐
二手书推荐网站我对于电子书总觉得看不下去，还是比较喜欢纸质书。我主要用的几个网站（1）孔夫子旧书网https://www.kongfz.com/价格不定，有的价格低可能真的是正版二手但比价旧。有的价格低是扫描印刷版的。需要自己鉴别，但正版的书还是比较多的就拿数字图像这本书来说价格从10-100都有（2）有路网https://www.youlu.net/感觉这个网站是个挺神奇的网...
2020-03-27 11:51:14
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空空如也
写完程序后没错误，但无法执行，是为什么
2016-05-07
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