KHFlash的博客

机器学习 概述机器学习就是把无序的数据转换成有用的信息。获取海量的数据从海量数据中获取有用的信息我们会利用计算机来彰显数据背后的真实含义，这才是机器学习的意义。机器学习 场景例如：识别动物猫模式识别（官方标准）：人们通过大量的经验，得到结论，从而判断它就是猫。机器学习（数据学习）：人们通过阅读进行学习，观察它会叫、小眼睛、两只耳朵、四条腿、一条尾巴，得到结论，从而判断它

Preface今天阅读一篇ICCV2015的论文：《Multi-view Convolutional Neural Networks for 3D Shape Recognition》，简称：MVCNN。 这里是Paper Homepage 这里是Paper Code这篇文章的创新点在于： 用物体的三维数据从不同“视角”所得到的二维渲染图，作为原始的训练数据。用经典、成熟的二维图像卷积网络进行训练...

基础知识 条件概率（Conditional Probability）    相互独立时，p(A | B) = p(A) 贝叶斯规则贝叶斯网络（Bayesian Network）定了一个独立的结构：一个节点的概率仅依赖于它的父节点。贝叶斯网络适用于稀疏模型，即大部分节点之间不存在任何直接的依赖关系...

reference link: http://blog.youkuaiyun.com/hjimce/article/details/50187029一、相关理论   本篇博文主要讲解2014年CVPR上的经典paper：《Rich feature hierarchies for Accurate Object Detection and Segmentation》，这篇文章的算法思想又被称之为：R-CNN（R...

《这就是搜索引擎：核心技术详解》第6章链接分析，本章主要介绍一些著名的链接分析方法。本节为大家介绍随机游走模型（Random Surfer Model）。互联网用户在上网时，往往有类似的网络行为：输入网址，浏览页面，然后顺着页面的链接不断打开新的网页。随机游走模型就是针对浏览网页的用户行为建立的...

贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。而朴素朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类中最简单，也是常见的一种分类方法。这篇文章我尽可能用直白的话语总结一下我们学习会上讲到的朴素贝叶斯分类算法，希望有利于他人理解。1  分类问题综述 对于分类问题，其实谁都不会陌生，日常生活中我们每天都进行着分类过程。例如，当你看到一个人，你的脑子下意识判断他是学生还是社会上的人；你可能...

Dropout是2012年深度学习视觉领域的开山之作paper：《ImageNet Classification with Deep Convolutional》所提到的算法，用于防止过拟合。在我刚入门深度学习，搞视觉的时候，就有所耳闻，当时只知道它是为了防止过拟合。记得以前啥也不懂，看到《Im...

1.1统计学习方法的三要素是模型、策略、算法。伯努利模型是定义在取值为0与1的随机变量上的概率分布。统计学分为两派：经典统计学派和贝叶斯统计学派。两者的不同主要是，经典统计学派认为模型已定，参数未知，参数是固定的，只是还不知道；贝叶斯统计学派是通过观察到的现象对概率分布中的主观认定不断进行修正。极大似然估计和贝叶斯估计的模型都是伯努利模型也就是条件概率模型；极大似然估计用的是经典统计学派的策略，贝...

一、BP神经网络的概念    BP神经网络是一种多层的前馈神经网络，其主要的特点是：信号是前向传播的，而误差是反向传播的。具体来说，对于如下的只含一个隐层的神经网络模型：(三层BP神经网络模型)BP神经网络的过程主要分为两个阶段，第一阶段是信号的前向传播，从输入层经过隐含层，最后到达输出层；第二阶段是误差的反向传播，从输出层到隐含层，最后到输入层，依次调节隐含层到输出层的权重和偏置，输入层到隐含层...

首先什么是人工神经网络？简单来说就是将单个感知器作为一个神经网络节点，然后用此类节点组成一个层次网络结构，我们称此网络即为人工神经网络（本人自己的理解）。当网络的层次大于等于3层（输入层+隐藏层（大于等于1）+输出层）时，我们称之为多层人工神经网络。1、神经单元的选择　　那么我们应该使用什么样的感知器来作为神经网络节点呢？在上一篇文章我们介绍过感知器算法，但是直接使用的话会存在以下问题：　　1）感...

版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.youkuaiyun.com/zhishengqianjun/article/details/75303820 目录(?)[+] ...

1图像语义分割的概念1.1图像语义分割的概念与原理图像语义分割可以说是图像理解的基石性技术，在自动驾驶系统（具体为街景识别与理解）、无人机应用（着陆点判断）以及穿戴式设备应用中举足轻重。我们都知道，图像是由许多像素（Pixel）组成，而「语义分割」顾名思义就是将像素按照图像中表达语义含义的不同进行分组（Grouping）／分割（Segmentation）。图像语义分割的意思就是

转载声明：本文转载自  金木炎 的博客，仅供个人学习。感谢博主的无私分享，如有侵权，敬请告知。这篇短文写的很好，我把它copy到这里供大家学习上一届「国际计算机视觉大会（ICCV：International Conference of Computer Vision ）」成为了深度学习（Deep Learning）技术的主场，但在我们宣布卷积神经网络（ConvNet）的全面

Preface  最近由于要做正颌手术中术后变形预测的问题，要处理三维数据，所以在研究三维卷积，三维分类的问题。   今天阅读一篇CVPR2016的论文：《Volumetric and Multi-View CNNs for Object Classification on 3D Data》。   这里是Paper Homepage   这里是Paper Code Abstract  现在对于3D...