Bias与variance之间的平衡理解。
本文选择了4个light weight CNN模型，并对它们的设计思路和性能进行了分析与总结，目的在于为在完成图像识别任务时模型的选择与设计方面提供相关的参考资料。
本文首先对人工神经网络的发展历程进行了梳理，进一步解析了人工神经网络设计中的基本元素，最后着重对前馈型以及反馈型网络的前向传递以及后向传递进行了推导。其中前馈型网络包括经典的MLPs以及CNNs，反馈性网络则涵盖了RNNs以及LSTM。
概述了Cartographer的理论及简要的梳理了其开源实现代码的逻辑，目的在于起到抛砖引玉的作用，为选择性的研究相关理论及实现提供参考。
无人机和机器人要加上“智能”二字，必不可少的就要添加视觉功能。从算法层面，计算机视觉可以分为两个方向:1)基于Machine Learning的方法，如检测、跟踪和识别；2）基于Geometry的方法，如SLAM相关的建图、定位与导航。一个低成本有效的SLAM方案是当前智能机器人研发人员急需解决的问题。本文是在阅读SLAM方案RtabMap论文后的一个总结文档，希望对未来研究者提供一个可选的入门资料。
摘要本文首先简介了人工神经网络的发展史，继而介绍了递归神经网络的理论以及百度在基于递归神经网络的应用研究，最后探讨了递归神经网络在人脸识别中的应用。 1. 人工神经网络发展史[1][2]人工神经网络的历史可以追溯到上个世纪40年代，第一个神经元模型是1943年McCulloch和Pitts提出的，称为Threshold Logic，它可以实现
本文由探讨机器学习的本质出发，从连接主义、概率模型以及模型结构三个角度对机器学习算法进行了分类，并探讨了机器学习与相关学科与领域的关系以及如何选择机器学习算法，最后展望了机器学习的未来。1机器学习的本质通俗一点说，现有一定数量的数据，想找到一个能够描述这些数据内部规律的模型（也就是一个数学表达式），有了这个模型之后，对于后来的新的数据，通过这个模型，就可以将新的数据映射到学习到的规律中（比如类别，
Viola-Jones人脸检测算法的伟大之处不不仅仅在于其算法的实时效果，更重要的是其提出了解决目标检测这一类问题的一种通用思路。该算法有两个亮点，一个是积分图技术，一个是Cascade训练模型，一经提出便引起了极大关注，在很多优秀的论文中都能看到他们的身影。如TLD算法中Detector部分，以及BING objectness训练时的两层SVM模型等，很难说这没有受到Viola-Jones算法的
Viola-Jones人脸检测算法是第一个实时的人脸检测算法。其影响力就不用多说了，即便是现在，该算法的应用仍然非常广泛。众所周知，Viola-Jones算法分为三个部分，Harr特征和积分图，特征选择的AdaptBoost以及用于训练的Cascade模型。对于Cascade模型，它更多的表示的是一种Strategy，这可以当作一个另外的类别了，这个类别可以看作算法的一种“细节”处理，不同的人对其
时间过得真快啊，深度学习已经火的快十年了，不过目前，仍有人继续观望，也有些观望者“忍不住”陆续加入了这个逐渐庞大的研究团体，开始相信“深度”的power了。这不，前些日子Duke大学的副校长Lawrence Carin就过来介绍他们团队的研究成果，谈了谈他对深度学习的理解，并且开始相信这种深层结构的有效性。 &nbs
最近在一些机器视觉群中的一些小伙伴们多次问到opencv是否集成了LBP算法，据我了解opencv没有单独的LBP特征描述算法实现，都是和一些应用结合，如人脸识别，检测等，这些都是一些论文的研究成果，针对于特定的应用，这对于想将LBP特征描述用到自己的应用中的伙伴来说，或许不太方便。opencv也没有一个单独的特征描述这样的一个module，这或许限制了使用opencv的灵活性，而且个人体会视觉问
前一段时间做了一个数字识别的小系统，基于BP神经网络算法的，用MFC做的交互。在实现过程中也试着去找一些源码，总体上来讲，这些源码的可移植性都不好，多数将交互部分和核心算法代码杂糅在一起，这样不仅代码阅读困难，而且重要的是核心算法不具备可移植性。设计模式，设计模式的重要性啊！于是自己将BP神经网络的核心算法用标准C++实现，这样可移植性就有保证的，然后在核心算法上实现基于不同GUI库的交互（MFC
回归 1）多元线性回归 （1）模型建立多元线性回归讨论的的是变量y与非随机变量x1……xm之间的关系，假设他们具有线性关系，于是有模型：y =b0 + b1x1 + …… + bmxm+ e这里的e~N（0，a2），b0，……，bn，a2都是未知数。上式矩阵表达式为：y =xb + e对于一组样本（x00……x0m，y0）……（xn0……xnm，yn）观测值，这时对每个观测值有
A few months ago, one of my friends asked me for a favor that he wanted me to help him out with his digital recognition project. Fortunately, I had decided to go further for a master degree and I had
机器学习有着丰富的理论，分为有监督学习和无监督学习，有监督学习包括分类和回归，无监督学习包括聚类等。各种机器学习算法的基本思想都不难理解（这里的基本思想我的理解是各个算法的模型建立），而难点在于对于模型的求解，这里边有着优美的理论还有一些技巧，如SVM，EM，CART，AdaBoost，RF等。这些算法都是一些专家学者历经数年乃至十数年的研究成果，要想将它们都研究透彻确实是一项大工程，多数算法深入下去都是一本书，因此这里旨在从理解及应用的角度对这些经典的机器学习算法进行review。
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