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。 1、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 ...
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本身不會被取代。視 的CEO則認為SLAM整體上會被深度學習取代。 我的觀點更傾向於前者。略有不同之處是,我認為整個 ...
2017-07-03 19:49 1 4492 推薦指數:
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。 1、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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
分析方法大致可分為兩類: 典型的基於視覺特征的方法是動態文理識別的方法; 基於幾何特征的方法 ...
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 ...
第三部分:深度學習 vs SLAM SLAM 小組討論真是樂趣無窮。在我們進入重要的「深度學習 vs SLAM」討論之前,我應該說明每一位研討會展示者都同意:語義對構建更大更好的 SLAM 系統是必需的。關於未來的方向,這里有很多有趣的小對話。在爭論中,Marc Pollefeys(一位 ...