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。 1、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 ...
摘要:解决深度学习对数据的依赖问题和减少数据标注成本成为了业界的研究热点。本文将介绍以下几个研究方向:半监督 弱监督学习 数据合成 主动学习 自监督。 . 引言 得益于深度学习的发展,许多计算机视觉任务在近几年取得了不错的效果。但是,现有的深度学习算法多是有监督学习算法,依赖大量人工标记的训练数据,而标注数据十分耗费人力成本。因此,解决深度学习对数据的依赖问题和减少数据标注成本成为了业界的研究热 ...
2020-10-16 15:39 0 1137 推荐指数:
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。 1、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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
一般而言,表情识别系统主要有四个基本部分组成: 1.表情图像获取 2.表情图像预处理 3.表情特征提取 4.表情分类识别 他们对面部表情的研究可大致分为:表情预处理、面部特征提取、情感分类。通常其输入数据是静态图像或视频序列。 有的面部表情 ...
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 ...