日益感觉到自己对深度学习的理解比较肤浅,这段且当做是以前的认识。 上上周去围观了泡泡机器人和AR酱联合举办的论坛。在圆桌阶段,章国峰老师提了一个问题:SLAM会被深度学习方法取代吗?这是一个很有趣的话题。参会的各位大咖基本认为SLAM的某些模块有可能会被深度学习的方法取代,但SLAM本身不会被 ...
学习教材是邓力和俞栋写的 深度学习方法及应用 ,是一本综述性的书。 深度学习全称应该是深度结构学习,采用多层的 非线性信息处理方法,大概就是结构比较深的神经网络算法,也是包括输入层 隐层 多层 输出层组成的多层网络,只有相邻层节点之间有连接,同一层以及跨层节点之间相互无连接,每一层可以看作是一个逻辑回归模型 这种分层结构,是比较接近人类大脑的结构的。深度学习算法的实现依赖于三个因素: 算法本身的提 ...
2016-09-03 14:05 0 1745 推荐指数:
日益感觉到自己对深度学习的理解比较肤浅,这段且当做是以前的认识。 上上周去围观了泡泡机器人和AR酱联合举办的论坛。在圆桌阶段,章国峰老师提了一个问题:SLAM会被深度学习方法取代吗?这是一个很有趣的话题。参会的各位大咖基本认为SLAM的某些模块有可能会被深度学习的方法取代,但SLAM本身不会被 ...
目录: 图像配准:从SIFT到深度学习 什么是图像配准 传统的基于特征的方法 关键点检测和特征描述 特征匹配 图像变换 深度学习方法 特征提取 Homography学习 监督学习 无监督学习 其他方法 强化学习 复杂的转换 图像配准 ...
上学期花了一个多月读完了李航老师的《统计学习方法》,现在带着新入团队的新同学以读书会的形式读这本书,书里边全是干货,对于我理解基本的机器学习算法很有帮助,也笔头做了一些总结(不完全基于此书),现将其摘录于此作为在博客园的第一篇博客。因为并不是为了扫盲,所以仅仅是抓出脉络以及关键点,方便以后快速温习 ...
常见的方法有:选取更好的代价函数,就是被称为交叉熵代价函数(the cross-entropy cost function); 四种正则化方法(L1和L2正则、dropout、训练数据的扩展) 一.交叉熵代价函数: 考虑一下神经元的学习方式:通过计算代价函数的偏导 和 来改变 ...
统计学习方法是基于训练数据构建统计模型,从而对数据进行预测和分析。 统计学习分为,监督学习(supervised learning),非监督学习,半监督学习和强化学习(reinforcement learning),其中以监督学习最为常见和重要,所以这里只讨论监督学习 统计学习的过程如下, 1. ...
RL是一个序列化决策过程,核心思想是通过与环境的不断交互学习获得最大回报; 大部分RL方法都是基于MDP的;MDP的本质是获得一个可以使累计收益最大化的策略,并使用该策略选择最佳动作; 动态规划是RL中的一个关键技术,适用于RL中已知模型求解最优策略的特殊情况,主要有 策略迭代 和 值 ...
编号。 如这个是该画面中的狗A,那个是画面中的狗B。 当下现状 最初,图像块分类是最常用的方法 ...
1.摘要 HSI----高光谱图像(Hyperspectral Image)。所捕获的光谱信息以及对应高光谱数据对象之间的非线性关系,使得传统方法无法进行准确的分类。深度学习方法作为一个强有力的特征提取器,被用在高光谱图像分类任务上。1.概括传统机器学习方法用于HSIC上面的不足,然后了解深度 ...