原文:圖像——基於深度學習和機器學習的深度學習筆記匯總

python基礎 圖像基礎 圖像的主要用途:分類 目標檢測 圖像分割 圖像描述 圖像生成 相關的組件:OpenCV Tensorflow Keras 圖像的預處理:平滑與去噪 高斯濾波 中值濾波 曲率驅動濾波 圖像的預處理:圖像銳化 圖像的預處理:邊緣檢測算子 Sobel canny 拉普拉斯 圖像的預處理:形態學處理 腐蝕 膨脹 開閉運算 top hat變換 圖像的預處理:頻域分析變換 卷積計算 ...

2018-07-20 17:38 0 2245 推薦指數:

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機器學習深度學習框架使用問題匯總

1.使用keras做mnist分類時,運行時GPU報錯 錯誤信息如下: 解決辦法: 在前面設置tensorflow對GPU內存的分配比例: 2.Matplot ...

Sat Jul 06 18:26:00 CST 2019 0 727
機器學習深度學習:微積分知識匯總

微積分是現代數學的基礎,線性代數,矩陣論,概率論,信息論,最優化方法等數學課程都需要用到微積分的知識。單就機器學習深度學習來說,更多用到的是微分。積分基本上只在概率論中被使用,概率密度函數、分布函數等概念和計算都要借助於積分來定義或計算。 幾乎所有的機器學習算法在訓練或者預測時都是 ...

Thu Sep 19 00:28:00 CST 2019 0 769
李宏毅《機器學習 深度學習》簡要筆記(一)

P1 一、線性回歸中的模型選擇 上圖所示:   五個模型,一個比一個復雜,其中所包含的function就越多,這樣就有更大幾率找到一個合適的參數集來更好的擬合訓練集。所以,隨着模型的復雜度提 ...

Mon Jul 22 01:14:00 CST 2019 0 436
機器學習&深度學習基礎(目錄)

從業這么久了,做了很多項目,一直對機器學習的基礎課程鄙視已久,現在回頭看來,系統的基礎知識整理對我現在思路的整理很有利,寫完這個基礎篇,開始把AI+cv的也總結完,然后把這么多年做的項目再寫好總結。 參考:機器學習&深度學習算法及代碼實現 學習路線第一步:數學主要為微積分、概率統計 ...

Mon Jul 09 22:56:00 CST 2018 0 1907
機器學習平台和深度學習平台

谷歌公司推出一款機器學習的平台(AutoML(可視化工具(AutoML Vision)))新推出兩個功能 :自然語言處理 AutoML Natural Language                                              翻譯功能 ...

Fri Sep 06 18:42:00 CST 2019 0 2129
 
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