无监督学习 和监督学习不同的是，在无监督学习中数据并没有标签（分类）。无监督学习需要通过算法找到这些数据内在的规律，将他们分类。（如下图中的数据，并没有标签，大概可以看出数据集可以分为三类，它就是一个无监督学习过程。） 无监督学习没有训练过程。
本书从介绍用于模型驱动的特征提取和分类的方法开始，包括用于从图像中提取高级语义的基本计算机视觉技术。然后简要概述了使用生成和判别分类器的概率分类。接下来，将神经网络表示为一种直接从标记样本图像中学习分类模型的方法，同时讨论了网络的各个组件。探讨了网络组件与传统设计模型之间的关系，并解释了用于规范模型训练的不同概念。最后，本书的结尾部分涵盖了分析网络学到了什么的各种方法。
图像分类是根据图像的语义信息将不同类别图像区分开来，是计算机视觉中重要的基本问题，也是图像检测、图像分割、物体跟
原创
2022-05-27 07:00:20
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图像分类是根据图像的语义信息将不同类别图像区分开来，是计算机视觉中重要的基本问题
原创
2021-08-13 15:44:00
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端到端与点到点是针对网络中传输的两端设备间的关系而言的。端到端传输指的是在数据传输前，经过各种各样的交换设备，在两端设备问建立一条链路，就僚它们是直接相连的一样，链路建立后，发送端就可以发送数据，直至数据发送完毕，接收端确认接收成功。点到点系统指的是发送端把数据传给与它直接相连的设备，这台设备在合适的时候又把数据传给与之直接相连的下一台设备，通过一台一台直接相连的设备，把数据传到接收端。端到端传输
在本文中，我们将讨论一个分类问题，该问题涉及到将评论分为正面或负面。这里使用的评论是客户在ABC服务上所做的评论。数据收集和预处理在这个项目中使用的数据是从网上爬来的，数据清理在这个Notebook上完成：https://github.com/kipronokoech/Reviews-Classification/blob/master/data_collection.ipynb在我们抓取数据后被
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2021-05-23 13:35:38
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课时4：数据驱动方法在上一章，提到了关于图像分类的任务，这是一个计算机视觉中真正核心的任务，同时也是本课程中关注的重点。目标：这一节我们将介绍图像分类问题。所谓图像分类问题，就是已有固定的分类标签集合，然后对于输入的图像，从分类标签集合中找出一个分类标签，最后把分类标签分配给该输入图像。虽然看起来挺简单的，但这可是计算机视觉领域的核心问题之一，并且有着各种各样的实际应用。在后面的课程中，我们可以看
概述图像标注（Image Captioning）将一张图片翻译为一段描述性文字，需要机器用模型去理解图片的内容，还要用自然语言去表达这些内容并生成人类可读的句子。评价指标由于现实中对每一种图的标注结果进行人工评判的成本很高，所以研究者提出了一些自动评价图像标注效果的方法。BLEU（Bilingual Evaluation Understudy）BLEU主要用来评估机器翻译和专业人工翻译之间的相似度
端到端优化的图像压缩
原创
2022-09-17 07:25:49
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提案提出了一种混合编码方法，对视频I帧使用端到端的图像编码器编码
原创
2022-08-07 00:33:57
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1、分类和聚类分类和聚类机器学习最常用的应用场景，分类和聚类都是对数据的分组，我们刚接触的时候，很容易混淆这两个应用的概念，觉得分类就是聚类，其实他们有很多的不同。分类是我们知道有哪些组，然后对数据进行判断，判断这些数据到底是预先知道的那些组。举个很简单的例子，比如我们在军训排队时要求男生一组，女生一组，这就是一种分类，我们提前知道要分那些组，然后通过一种算法对输入的数据判定，来分类到已知的类别下
深度学习基础理论-CNN篇 “端到端”思想深度学习的一个重要思想即“端到端”的学习方式（end-to-end manner），属表示学习（representation learning）的一种。这是深度学习区别于其他机器学习算法的最重要的一个方面。其他机器学习算法，如特征选择算法（feature selection）、分类器（classifier）算法、集成学习（ensemb
1、端到端的连接管理一般可以通过三次握手协议来完成两端点的建立。计算机A传送一个请求一次连接的TPDU，序列号为x；计算机B回送一个确认该请求及其序列号的PDU，序列号为y；计算机A通过在第一个数据PDU中包含的序列号x和y，对计算机B的确认帧发回一个确认。如果计算机A的请求或计算机B的确认丢失了，计算机A将在计时结束后重新发送请求。如果计算机A确认丢失了，计算机B将在计时结束后终止连接。当计算机
VPN virtual private network (虚拟专用网)传统的ATM和帧中继电路属于2层VPN，构建于互联网之上的IPSEC隧道称为3层VPN.VPN 3大功能机密性 通过加密实现 技术有DES或3DES 验证 为接收者提供数据源的验证机制 通常需要是交互性数据完整性 SHA(secure hash algorithm安全哈希算法)和MD5(mes
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精选
2009-03-28 12:32:39
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说明】这两个概念一直令我迷惑，今天终于下决心查了一下。下面列出两种解释。个人感觉第二种解释更易懂。
1， 点到点是数据链路层的说法，因为数据链路层只负责直接相连的两个节点之间的通信，一个节点的数据链路层接受ip层数据并封装之后，就把数据帧从链路上发送到与其相邻的下一个节点。
端到端是传输层的说法，因为无论tcp还是udp协议，都
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2011-08-20 22:44:09
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3.5 图像分类数据集（Fashion-MNIST）在介绍softmax回归的实现前我们先引入一个多类图像分类数据集。它将在后面的章节中被多次使用，以方便我们观察比较算法之间在模型精度和计算效率上的区别。图像分类数据集中最常用的是手写数字识别数据集MNIST[1]。但大部分模型在MNIST上的分类精度都超过了95%。为了更直观地观察算法之间的差异，我们将使用一个图像内容更加复杂的数据集Fashio
不同公司和组织之间的测试效率迥异。在这个富交互和响应式处理随处可见的时代，很多组织都使用敏捷的方式来开发应用，因此测试自动化也成为软件项目的必备部分。测试自动化意味着使用软件工具来反复运行项目中的测试，并为回归测试提供反馈。端到端测试又简称E2E（End-To-End test）测试，它不同于单元测试侧重于检验函数的输出结果，端到端测试将尽可能从用户的视角，对真实系统的访问行为进行仿真。对于Web
目前开发大型应用，测试是一个非常重要的环节，特别是前端测试，有几种类型的测试被认为是前端测试所必需的，让我们简单了解一下。 单元测试 在修复bug或添加一点功能时，软件的其他部分可能会停止工作。为了处理这种情况，单元测试将代码的各个部分分开，以单独检查其准确性。通常，开发人员会主动执行单元测试。对于开发人员来说，有必要根据需求采取并行测试和编码的迭代步骤。跳过或最小化单元测试可能会导致修复
【端到端流程解决的问题】 端到端流程在企业流程管理过程中，用途非常广泛，当然给企业信息化建设所带来的好处也是非常多的： 打破信息孤岛：企业信息化建设过程中，会有非常多的应用系统，各系统之间信息、业务、数据相对独立，信息很难及时、准确、有效地传递。端到端的流程，可以有效的突破这一障碍，让业务，数据，信息更加紧密。解决业务问题：举个项目管理的栗子，在企业项目建设中，进场会有一系列的流程，比如项目前期需
什么是端到端？ 对于传统的语音识别，通常会分为3个部分：语音模型，词典，语言模型。语音模型和语言模型都是分开进行训练的，因此这两个模型优化的损失函数不是相同的。而整个语音识别训练的目标（WER：word error rate）与这两个模型的损失函数不是一致的。 对于端到端的语音识别，模型的输入就为语音特征（输入端），而输出为识别出的文本（输出端），整个模型就只有一个神经网络的模型，而模型的损失
