源编程之美，达万物之理

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https://github.com/Pysamlam/Machine-Learning-Knowledge#MLK03–%E9%82%A3%E4%BA%9B%E5%B8%B8%E8%A7%81%E7%9A%84%E7%89%B9%E5%BE%81%E5%B7%A5%E7%A8%8B

#图片对抗样本的生成https://wizardforcel.gitbooks.io/tf-tut-hvass/content/11_Adversarial_Examples_zh_CN/11_Adversarial_Examples_zh_CN.html

http://www.52nlp.cn/hmm-learn-best-practices-four-hidden-markov-modelswiki上一个比较好的HMM例子分类 隐马尔科夫模型 　　HMM(隐马尔科夫模型)是自然语言处理中的一个基本模型，用途比较广泛，如汉语分词、词性标注及语音识别等，在NLP中占有很重要的地位。网上关于HMM的介绍讲解文档很多，我自己当时开

暑假听了computer vision的一个Summer School，里面Jason J. Corso讲了他们运用Low-Mid-High层次结构进行Video Understanding 和 Activity Recognition的方法，受益颇深，在这里把他的方法总结一下:1. 层次结构表示：· 底层part 重用· 每个object都是一个由有向和无向边连接起来的混合图· 底层通过非线

[toc] 之前做车牌识别的时候，在字符识别（OCR）时，使用的是人工神经网络（ANN），这里总结介绍一下人工神经的相关知识。1.神经网络1.1 定义人工神经网络（ANN）又称神经网络（NN），是一种模拟人脑的学习系统的生物模型。神经网络的由大量相互连结的节点构成一个复杂的网络结构，每个节点都有多个输入和一个输出，并且每个输入对应有一个权重因子，节点的输出就是所有这些输入与权重乘积的耦合。 通俗

GAN学习指南https://www.leiphone.com/news/201701/yZvIqK8VbxoYejLl.html原文：“这样读数据的逻辑就很清楚了，我们在data文件夹中再新建一个anime文件夹，把图片直接放到这个文件夹里，运行时指定–dataset anime即可。” 可以直接在截图头像的时候，将保存路径改成这个’data/anime’。原文的训练章节里，执行命令...