这一个多周忙别的事去了，忙完了，接着看讲义~这章讲的是深度网络（DeepNetwork）。前面讲了自学习网络，通过稀疏自编码和一个logistic回归或者softmax回归连接，显然是3层的。而这章则要讲深度（多层）网络的优势。DeepNetwork：为什么要使用深度网络呢？使用深度网络最主要的优势在于，它能以简洁的方...

   现在这个社会发展的太快，到处都充斥着各种各样的资源，各种开源的平台，如github,codeproject,pudn等等，加上一些大型的官方的开源软件，基本上能找到各个类型的代码。很多初创业的老板可能都曾经说过基本上我的程序员不需要自己写算法，但是他们要学会搜索，强有力的搜索能力基本...

在深度学习中，监督类学习问题其实就是在规则化参数同时最小化误差。最小化误差目的是让模型拟合训练数据，而规则化参数的目的是防止模型过分拟合训练数据。参数太多，会导致模型复杂度上升，容易过拟合，也就是训练误差小，测试误差大。因此，我们需要保证模型足够简单，并在此基础上训练误差小，这样训练得到的参数才能保证测试误差也小，而模...

 转载：https://sefiks.com/2018/01/01/facial-expression-recognition-with-keras/基于上次的内容，这节内容主要介绍如何利用摄像头进行实时的人脸表情识别。（1）首先实时的检测出人脸，然后把检测出的人脸截取下来送到模型中去做判别。这里检测人脸用到...

博文来源：http://www.sohu.com/a/203027140_100007727导读为什么非得用双目相机才能得到深度？双目立体视觉深度相机的工作流程双目立体视觉深度相机详细工作原理理想双目相机成像模型极线约束图像矫正技术基于滑动窗口的图像匹配基于能量优化的图像匹配双目立体视觉深度相机的优缺点--------...

  深度图像=普通的RGB三通道彩色图像+DepthMap  在3D计算机图形中，DepthMap（深度图）是包含与视点的场景对象的表面的距离有关的信息的图像或图像通道。其中，DepthMap类似于灰度图像，只是它的每个像素值是传感器距离物体的实际距离。通常RGB图像和Depth...

调制深度，也叫调制度，modulationdepth   指的是调制波的幅度与载波幅度的比值，常用百分数表示，即：              &nbs...

　　最近学校开始了深度学习的课程，想大致上了解下关于机器学习有关的知识： 　　Nvidia博客上的这张图表示了AI,MachineLearning,DeepLearning三者的关系。人工智能是一类非常广泛的问题，机器学习是其中一个重要领域和手段，深度学习则是机器学习的一个分支。在很多人工智能问题上，深度学习...

1、结构图 2、知识点生成器(G)：将噪音数据生成一个想要的数据判别器(D)：将生成器的结果进行判别，3、代码及案例#coding:utf-8###对抗生成网络案例#####<imgsrc="jpg/3.png"width="590">#-判别器:火眼金睛，分辨出生成和真实的<br/>...

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　　今天主要讲一下深度学习泰斗Geofrey Hinton2006年发表在Nature上的一篇论文《ReducingtheDimensionalityof DatawithNeuralNetworks》。这篇文章也是第一篇深度学习的论文，在之前的话没有很好的方法应用在深度学习网络上。这篇论文发表之后...

　　常见的激活函数有sigmoid、tanh和relu三种非线性函数，其数学表达式分别为：sigmoid:y=1/(1+e-x)tanh:y=(ex-e-x)/(ex +e-x)relu:y=max(0,x)　　其代码实现如下：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasp...

原文地址点击这里  旁路电容（bypasscapacitor）在高速数字逻辑电路中尤为常见，它的作用是在正常的通道（信号或电源，本文以电源旁路电容为例）旁边建立另外一个对高频噪声成分阻抗比较低的通路，从而将高频噪声成分从有用的信号用滤除，也因此而得名，如下图所示： 通常我们见到的旁路电容位...

　　神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向--深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法，同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术。　　本文以一种简单的，循序的方式讲解神经网络。适合对神经网络了解不多的同学。本文对阅读没有一定的前提要求，但是懂一些机器学习基础会更好地帮助理解...

（1）小目标在原图中尺寸比较小，通用目标检测模型中，一般的基础骨干神经网络（VGG系列和Resnet系列）都有几次下采样处理，导致小目标在特征图的尺寸基本上只有个位数的像素大小，导致设计的目标检测分类器对小目标的分类效果差。（2）小目标在原图中尺寸比较小，通用目标检测模型中，一般的基础骨干神经网络（VGG系列和Resn...