日益感覺到自己對深度學習的理解比較膚淺,這段且當做是以前的認識。 上上周去圍觀了泡泡機器人和AR醬聯合舉辦的論壇。在圓桌階段,章國峰老師提了一個問題:SLAM會被深度學習方法取代嗎?這是一個很有趣的話題。參會的各位大咖基本認為SLAM的某些模塊有可能會被深度學習的方法取代,但SLAM本身不會被 ...
學習教材是鄧力和俞棟寫的 深度學習方法及應用 ,是一本綜述性的書。 深度學習全稱應該是深度結構學習,采用多層的 非線性信息處理方法,大概就是結構比較深的神經網絡算法,也是包括輸入層 隱層 多層 輸出層組成的多層網絡,只有相鄰層節點之間有連接,同一層以及跨層節點之間相互無連接,每一層可以看作是一個邏輯回歸模型 這種分層結構,是比較接近人類大腦的結構的。深度學習算法的實現依賴於三個因素: 算法本身的提 ...
2016-09-03 14:05 0 1745 推薦指數:
日益感覺到自己對深度學習的理解比較膚淺,這段且當做是以前的認識。 上上周去圍觀了泡泡機器人和AR醬聯合舉辦的論壇。在圓桌階段,章國峰老師提了一個問題:SLAM會被深度學習方法取代嗎?這是一個很有趣的話題。參會的各位大咖基本認為SLAM的某些模塊有可能會被深度學習的方法取代,但SLAM本身不會被 ...
目錄: 圖像配准:從SIFT到深度學習 什么是圖像配准 傳統的基於特征的方法 關鍵點檢測和特征描述 特征匹配 圖像變換 深度學習方法 特征提取 Homography學習 監督學習 無監督學習 其他方法 強化學習 復雜的轉換 圖像配准 ...
上學期花了一個多月讀完了李航老師的《統計學習方法》,現在帶着新入團隊的新同學以讀書會的形式讀這本書,書里邊全是干貨,對於我理解基本的機器學習算法很有幫助,也筆頭做了一些總結(不完全基於此書),現將其摘錄於此作為在博客園的第一篇博客。因為並不是為了掃盲,所以僅僅是抓出脈絡以及關鍵點,方便以后快速溫習 ...
常見的方法有:選取更好的代價函數,就是被稱為交叉熵代價函數(the cross-entropy cost function); 四種正則化方法(L1和L2正則、dropout、訓練數據的擴展) 一.交叉熵代價函數: 考慮一下神經元的學習方式:通過計算代價函數的偏導 和 來改變 ...
統計學習方法是基於訓練數據構建統計模型,從而對數據進行預測和分析。 統計學習分為,監督學習(supervised learning),非監督學習,半監督學習和強化學習(reinforcement learning),其中以監督學習最為常見和重要,所以這里只討論監督學習 統計學習的過程如下, 1. ...
RL是一個序列化決策過程,核心思想是通過與環境的不斷交互學習獲得最大回報; 大部分RL方法都是基於MDP的;MDP的本質是獲得一個可以使累計收益最大化的策略,並使用該策略選擇最佳動作; 動態規划是RL中的一個關鍵技術,適用於RL中已知模型求解最優策略的特殊情況,主要有 策略迭代 和 值 ...
編號。 如這個是該畫面中的狗A,那個是畫面中的狗B。 當下現狀 最初,圖像塊分類是最常用的方法 ...
1.摘要 HSI----高光譜圖像(Hyperspectral Image)。所捕獲的光譜信息以及對應高光譜數據對象之間的非線性關系,使得傳統方法無法進行准確的分類。深度學習方法作為一個強有力的特征提取器,被用在高光譜圖像分類任務上。1.概括傳統機器學習方法用於HSIC上面的不足,然后了解深度 ...