alnlll的博客

假设输入输出间为线性关系，其中x∈Rnx∈Rn\mathit{x} \in \mathbb{R}^n,w∈Rnw∈Rn\mathit{w} \in \mathbb{R}^n,预测输出为yˆy^\widehat{\mathit{y}}。定义输出为：yˆ=wTXy^=wTX\widehat{\mathit{y}} = w^TX使用均方误差作为P来衡量模型的性能，则损失函数为（其中12m12...

假设有如下数据集代表y=(0,1)y=(0,1)y=(0,1)两类不同数据以P(yˆ=1|x,w)P(y^=1|x,w)P(\widehat{y}=1|x,w)来表示yˆ=1y^=1\widehat{y}=1的概率,而由于y的取值为0或1，有P(yˆ=1|x,w)+P(yˆ=0|x,w)=1P(y^=1|x,w)+P(y^=0|x,w)=1P(\widehat{y}=1|x,w) + P(...

NueralNetwork模型一个神经元通常具有多个树突，主要用来接受传入信息；而轴突只有一条，轴突尾端有许多轴突末梢可以给其他多个神经元传递信息：据此建立的神经元模型如下，其中σσ\sigma 函数被称为“激活函数”，实际起到“约束函数”的作用，通常是使用ggg来表示，这里目的是表明“激活函数”使用的是Sigmoid函数，其他常见的激活函数有“Relu”,”Tanh”,”Leaky ...

1、卷积前向过程Convolution概念既然叫卷积神经网络，那么就先了解这里的卷积是什么，对于卷积神经网络一般使用离散数据，离散形式的函数f,gf,gf,g卷积定义如下：(f∗g)[n]=∑m=−∞∞f[m]g[n−m](f∗g)[n]=∑m=−∞∞f[m]g[n−m](f*g)[n] = \sum_{m=-\infty}^{\infty} f[m]g[n-m]而...

残差网络1、动机a、基本问题描述在一定范围内随着神经网络随着层数增加可以更明确的学习出不同的特征从而提升网络性能。但是由于具体实现时其他问题的干扰导致普通的神经网络在增加层数到一定数量后再进行这样的操作反而会导致性能下降，如下图所示（摘自“Deep Residual Learning for Image Recognition”）：b、梯度消失与爆炸导致上述问题...

1、问题描述应用需要解决的问题是在一段实际公路行驶视频中实时进行车辆检测并显示其位置及预测概率，这里使用的公路行驶录像如下(这段视频资料来自drive.ai)：https://github.com/Alnlll/ML/blob/master/several_apps/002-CarDetection/videos/road_video.mp4实现车辆检测需要给出“车辆种类”、“车辆在图...

Face Recognition1、问题描述人脸识别问题其实主要分为两类： * 人脸验证 通过一对一比对预测是否属于同一人脸 * 人脸识别 通过一对多的样本与数据库比较预测人脸所属身份如果有一些图片处理的神经网络的知识的话就会知道，神经网络不同深度神经元计算图片的不同层次的特征，所以我们可以通过对比网络提取的人脸图片的高级特征的相似度来完成人脸验证或者是人脸识别任务。2...