
课程笔记
Alex丶Chen
这个作者很懒,什么都没留下…
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cs213n课程笔记
文章目录1. 计算神经网络(P1)1 激活函数实际操作:2 数据预处理3 权重初始化4 批标准化2. 训练神经网络(P2)1.梯度下降实际使用中2.避免过拟合3.正则化Training:Add random noiseTesting: Marginalize over the noise4.超参数调节3. 实践CNN卷积转为矩阵运算(im2col)图像卷积看作是信号中的频谱函数相乘加速矩阵乘法O(n^3)4. 迁移学习Case StudysAlso...5. 卷积神经网络案例AlexNetZFNetVGGG原创 2020-10-13 17:19:14 · 1030 阅读 · 0 评论 -
计算机视觉(本科课程) 北京邮电大学 鲁鹏
计算机视觉 2020 北京邮电大学本科课程这里的计算机视觉中的数学都是比较简单的,不如图形学1. 卷积与边缘提取卷积的padding方式:clip filter (black)wrap aroundcopy edgereflect across edge锐化原图-平滑图=边缘图原图+边缘图=锐化图I * e - I * g = detailI * e + I*(e-g) = sharpened = I * (2e-g)detail前方再加一个参数alpha,调节锐化度,原创 2020-10-12 16:02:17 · 3430 阅读 · 1 评论 -
NLPR 计算机视觉课程|Lecture01
课程路线:#mermaid-svg-nfXvqr1vbVT513l2 .label{font-family:'trebuchet ms', verdana, arial;font-family:var(--mermaid-font-family);fill:#333;color:#333}#mermaid-svg-nfXvqr1vbVT513l2 .label text{fill:#333}#mermaid-svg-nfXvqr1vbVT513l2 .node rect,#mermaid-svg-nfXv原创 2020-09-23 17:43:27 · 312 阅读 · 0 评论 -
NLPR 模式识别与机器学习课程笔记 | Lecture01
NLPR 模式识别与机器学习课程笔记 | Lecture01ML:机器学习,强调数据,最大化某个学习目标DM:数据挖掘,从无监督数据中发现未知的知识,强调商业应用PR:模式识别,强调描述,解释和可视化一个特定的模式之后,介绍了当前的模式识别的各方面应用,闲聊,授课老师介绍了一些自己组的成果,有图像分割,高光谱,GAN,60亿像素的一个卫星遥感数据标注(花费至少半年时间…)在2017年发了个 trans和 计算机视觉老师一样,都认为 深度学习这个工具只是会活跃一段时间,20年甚至更久把吧所以不要原创 2020-09-24 16:51:37 · 264 阅读 · 0 评论