笔记 NEURAL NETS FOR VISION CVPR 2012 Tutorial on Deep Learning

最新推荐文章于 2020-08-27 17:28:50 发布
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分类专栏： 菜鸟从零开始学习Deep learning
这篇博客深入探讨了Fergus等人在CVPR 2012年会议上发表的关于深度学习与计算机视觉的教程，涵盖了神经网络在图像识别领域的应用与最新进展。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

From：http://cs.nyu.edu/~fergus/tutorials/deep_learning_cvpr12/tutorial_p2_nnets_ranzato_short.pdf


Deep Learning：Sparse Coding ScSPM & LLC
chlele0105的专栏
11-30 9592
最近看了余凯的CVPR12 Tutorial on Deep Learning，在此记录下自己的一些学习心得。       ——特征提取                                                                      特征提取是目标识别的基础，直接关系到最终识别结果的好坏。在现阶段，特征提取一般采用人工设计好的算法，SIFT/HOG/
深度学习论文：Deep Residual Learning for Image Recognition
人生当苦无妨
02-04 1万+
论文： He, Kaiming, et al. "Deep residual learning for image recognition." Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2016. Abstract 深度神经网络难以训练，本文提出残差块来简化比以往深很多网络的训...
[CAFFE]DIY Deep Learning for Vision: A Tutorial With Caffe 报告笔记
JerrinChen的专栏
12-05 1298
简介 报告时间是北京时间 12月14日 凌晨一点到两点，主讲人是 Caffe 团队的核心之一 Evan Shelhamer。第一次用 GoToMeeting 参加视频会议，效果真是不错。 报告后分享出了 视频 和 展示文件（链接在收到邮件后会补上）。 Caffe 此前听过没用过，所以报告前自己试运行了一下，参照 官方教程。Caffe 安装、上手都很快，Protobuf 式的层
CVPR12 Tutorial on Deep Learning Sparse Coding
07-05
百度的余凯老师在CVPR2012上的Tutorial
Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之常用模型（四、五、六、七）
lucky_greenegg的专栏
04-29 4656
转自：http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8775524 九、Deep Learning的常用模型或者方法 9.1、AutoEncoder自动编码器         Deep Learning最简单的一种方法是利用人工神经网络的特点，人工神经网络（ANN）本身就是具有层次结构的系统，如果给定一个神经网络，我们假设其输出与输入是相同的，然后
"CVPR 2014 Tutorial Supervised Deep Learning"阅读总结
Mr_pan
06-05 959
Outline Supervised Neural Networks Convolutional Neural Networks Examples Tips 一、Supervised Neural Networks Neural Networks 假设： （1）输入图像向量化的（忽略像素的空间布局） （2）目标标签是离散的（用于分类） Neural Networks
A Gentle Introduction to Deep Learning for Graphs 图深度学习的温和介绍
m0_44967199的博客
02-17 5064
文章目录1.简介2. 高级概述2.1、数学符号 论文：A Gentle Introduction to Deep Learning for Graphs 作者：Davide Bacciua, Federico Erricaa, Alessio Michelia, Marco Poddaa 意大利比萨大学计算机科学系 来源：Machine Learning (cs.LG) 论文链接： https:/...
图像分类经典卷积神经网络—ResNet论文翻译（中英文对照版）—Deep Residual Learning for Image Recognition（深度残差学习的图像识别）
bigcindy的博客
08-04 4963
图像分类经典论文翻译汇总：[翻译汇总] 翻译pdf文件下载：[下载地址] 此版为纯中文版，中英文对照版请稳步：[ResNet纯中文版] Deep Residual Learning for Image Recognition 深度残差学习的图像识别 Kaiming He（何恺明） Xiangyu Zhang（张翔宇） Shaoqing Ren（任少卿） Jian Sun（孙剑） Microsoft Research（微软研究院） ｛ka
图像分类经典卷积神经网络—ResNet论文翻译（纯中文版）—Deep Residual Learning for Image Recognition（深度残差学习的图像识别）
bigcindy的博客
08-04 3772
图像分类经典论文翻译汇总：[翻译汇总] 翻译pdf文件下载：[下载地址] 此版为纯中文版，中英文对照版请稳步：[ResNet中英文对照版] Deep Residual Learning for Image Recognition 深度残差学习的图像识别 Kaiming He（何恺明） Xiangyu Zhang（张翔宇） Shaoqing Ren（任少卿） Jian Sun（孙剑） Microsoft Research（微软研究院） ｛
（八：2020.08.27）CVPR 2020 追踪之论文纲要（译）
Jojo论文基地
08-27 1万+
CVPR 2019 追踪之论文纲要（修正于2020.08.27）讲在前面论文目录 讲在前面 论坛很多博客都对论文做了总结和分类，但就医学领域而言，对这些论文的筛选信息显然需要更加精细的把控，所以自己对这1400篇的论文做一个大致从名称上的筛选，希望能找到些能解决当前问题的答案。 论文链接建议直接Google论文名，比去各种论文或顶会网站找不知道快捷多少。 Respect！ 论文目录 论文 概要 12-in-1 - Multi-Task Vision and Language Repre
机器学习资源链接
lujiandong1的专栏
01-12 950
http://blog.csdn.net/maverick1990/article/category/1601219
MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications
My Honor！ My World！
11-25 1623
We present a class of efficient models called MobileNets for mobile and embedded vision applications. MobileNets are based on a streamlined architecture that uses depth- wise separable convolutions to
(转) Deep Learning Resources
a1424262219的博客
01-04 162
转自：http://www.jeremydjacksonphd.com/category/deep-learning/ Deep Learning Resources Posted onMay 13, 2015 Videos Deep Learning and Neural Networks with Kevin Duh:cou...
Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（八）
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zouxy09的专栏
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Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 作者：Zouxy version 1.0 2013-04-08 声明： 1）该Deep Learning的学习系列是整理自网上很大牛和机器学习专家所无私奉献的资料的。具体引用的资料请看参考文献。具体的版本声明也参考原文献。 2）本文仅供学
【GitHub面试题解析】涵盖选择题、判断题及简答：提升Git与GitHub操作技能的综合试题集
07-30
内容概要：本文档是关于GitHub面试试题及其答案的汇总，涵盖了单项选择题、多项选择题、判断题、简答题和讨论题五个部分。内容涉及GitHub的基本操作（如创建仓库、分支管理、提交更改）、常用命令（如`git add`、`git pull`、`git fetch`等）、功能特性（如Issue、Pull Request流程、安全功能）以及与GitHub相关的最佳实践（如SSH连接、文档维护、冲突解决）。通过这些题目，帮助求职者全面掌握GitHub的核心概念和实际应用。 适合人群：正在准备技术面试，特别是涉及Git或GitHub相关职位
【SAP企业管理】基于4A架构的成本中心与利润中心对比分析：业务-系统-数据-技术协同的精细化管理工具设计
最新发布
07-30
内容概要：文章基于4A架构（业务架构、应用架构、数据架构、技术架构），对SAP的成本中心和利润中心进行了详细对比分析。业务架构上，成本中心是成本控制的责任单元，负责成本归集与控制，而利润中心是利润创造的独立实体，负责收入、成本和利润的核算。应用架构方面，两者都依托于SAP的CO模块，但功能有所区分，如成本中心侧重于成本要素归集和预算管理，利润中心则关注内部交易核算和获利能力分析。数据架构中，成本中心与利润中心存在多对一的关系，交易数据通过成本归集、分摊和利润计算流程联动。技术架构依赖SAP S/4HANA的内存计算和ABAP技术，支持实时核算与跨系统集成。总结来看，成本中心和利润中心在4A架构下相互关联，共同为企业提供精细化管理和决策支持。 适合人群：从事企业财务管理、成本控制或利润核算的专业人员，以及对SAP系统有一定了解的企业信息化管理人员。 使用场景及目标：①帮助企业理解成本中心和利润中心在4A架构下的运作机制；②指导企业在实施SAP系统时合理配置成本中心和利润中心，优化业务流程；③提升企业对成本和利润的精细化管理水平，支持业务决策。 其他说明：文章不仅阐述了理论概念，还提供了具体的应用场景和技术实现方式，有助于读者全面理解并应用于实际工作中。
永磁同步电机三闭环自抗扰控制：ADRC、PID与MATLAB Sumlink的综合应用
07-30
永磁同步电机(PMSM)的三闭环控制系统，该系统将位置环和速度环整合为一个二阶自抗扰控制器(ADRC)，并使用传统的PID控制器来管理电流环。文中不仅提供了具体的MATLAB/Simulink实现方法，还深入探讨了关键参数调整技巧以及实际应用中的注意事项。特别强调了ADRC参数设置对系统稳定性的影响，提出了频率法初调与时域细调相结合的方法论。此外，针对空载启动过程中可能出现的问题，给出了有效的解决方案，确保系统的平稳过渡。 适合人群：从事电机控制研究的技术人员，尤其是希望深入了解ADRC与PID联合控制机制的研究者和工程师。 使用场景及目标：适用于需要精确控制电机运动的应用场合，如工业自动化设备、机器人等领域。主要目标是提高电机控制精度，减少外部干扰带来的影响，同时优化启动性能。 其他说明：文中提到的代码片段展示了ADRC和PID的具体实现方式，对于理解和实践非常有价值。需要注意的是，在实际项目中，除了理论计算外，还需要进行大量的实验验证才能获得最佳效果。
光伏储能虚拟同步发电机J和D参数协同自适应控制仿真模型研究
07-30
内容概要：本文详细探讨了基于J和D参数协同自适应控制的光伏储能虚拟同步发电机（VSG）仿真模型。主要内容涵盖自适应控制、VSG控制（包括有功频率环、无功电压环、电压电流双闭环控制、三相参考电压合成、SPWM控制）、光伏PV的最大功率跟踪以及蓄电池储能的双闭环控制。文中通过具体的仿真工况展示了该模型在不同情况下的优异表现，如VSG有功功率和直流母线电容电压的无静差跟踪能力。 适合人群：从事新能源发电、电力电子、自动化控制等领域研究的技术人员和科研工作者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解光伏储能系统控制机制的研究人员和技术开发者，旨在提供一种高效的能量管理和稳定的电力输出解决方案。 其他说明：文章不仅介绍了理论背景，还提供了简化的代码示例帮助理解各控制环节的具体实现方法。这对于实际工程应用和进一步研究都有重要参考价值。
neural oblivious decision ensembles for deep learning on tabular data
09-19
"neural oblivious decision ensembles for deep learning on tabular data" 是一种用于表格数据深度学习的神经网络无意识决策集合方法。在传统的深度学习中，神经网络往往以端到端的方式进行训练，对于每个输入样本都直接输出最终结果。然而，在某些情况下，这种端到端方式可能不够灵活和可解释，特别是在处理结构化的表格数据时。 这种方法引入了决策树集成的概念，通过将神经网络的输出与多个决策树进行集成，从而提高了模型的表现和可解释性。首先，神经网络用于提取表格数据的特征表示，然后将这些特征作为输入传递给多个决策树模型，每个决策树都将以不同的方式对特征进行划分和决策。最后，集成了所有决策树的结果，并根据需要进行后处理，以获得最终的预测结果。 将神经网络与决策树集成相结合，可以充分利用神经网络的学习能力和决策树的优势。神经网络可以自动学习特征表示和复杂的非线性关系，而决策树则可以提供更直观和可解释的预测规则。此外，决策树的集成可以改善模型的鲁棒性和泛化能力。 这种方法在处理表格数据时具有广泛的应用前景。例如，在金融领域，可以将这种方法应用于信用评分、风险预测和投资决策等任务。在医疗领域，可以利用该方法进行疾病诊断和预测患者的治疗效果。此外，在推荐系统、电子商务和广告领域，也可以利用神经网络无意识决策集合方法来提高个性化推荐和广告排序的效果。 总之，"neural oblivious decision ensembles for deep learning on tabular data" 是一种将神经网络和决策树集成的方法，用于处理结构化的表格数据，并在多个领域具有广泛的应用前景。
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