光学，结构光，双目视觉，点云处理，点对特征，三维噪点过滤Interview problem：2、SVM1>SVM与神经网络的关系线性SVM的计算部分和一个单层神经网路一样，都是一个矩阵乘积。SVM的关键在于它的Hinge Loss以及maximum margin的想法，其实这个loss也可以应用在神经网络里。对于处理非线性任务时，SVM和神经网络走了两条不同的路：神经网络通过多个隐层+激活函
注意：阅读本文前，需要读者先对SVM的基本原理有个简单了解，对python编程也有简单了解。一、SVM和神经网络的区别SVM，即是支撑向量机，在小规模样本的模式识别中，效果良好，而且这个方法的立论、假设、推导、证明等步骤完整，逻辑严密，可解释性很强。神经网络一般用于大规模语音、视频、图像等数据样本的模式识别，但神经网络每一层具体干了什么事，每一层提取的特征代表了什么含义都很难解释，在一些需要完整、
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2023-08-19 18:05:41
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BP神经网络衰落
1986年，Geoffrey Hinton和David Rumelhart联合在Nature上发表论文，将BP算法用于神经网络模型，实现了对权重参数的快速计算。1990年，Yann LeCun发表文章，采用BP神经网络实现对手写数字的识别，这可以被视作神经网络的“第一个”重大应用。俄罗斯学者Vladmir Vapnik在1963年提出的支撑向量机（Support Vecto
SVM的了解通俗的说SVM 就是一种二分类器，特征空间上的间隔最大化的分类器，目的是从特征学习中取出一个0/1分类模型，对于二分类问题y只取两个值，目标是求一个超平面，而且有着很重要的意义。直观上说超平面是分开两类数据的直线，所以求的最大间隔就是就是取函数间隔与几何间隔。为了使的分类的精度高，最大化间隔值，因此我们要找到最大的间隔值引出了最大间隔分类器定义为，当目标函数是二次的，是凸二次
猫狗识别一直都是模式识别的入门级数据集，因为其数据易采集，贴近生活，数据特征与图像规模的关联并不是特别大，预处理时图像特征容易保存，很多初学者都是以此作为提升使用各种分类器熟练度的数据集。本次实验也是想通过使用这个数据集来测试卷积网络与支持向量机相结合的效果，数据集本生并没有特殊的意义。 卷积网络是神经网路家族一个长老级的存在，在视觉，图像等领域都有广泛的应用，其本身价值在于通过卷积计算可以有效地
SVM1.前言2.间隔和支持向量（基本原理）3.对偶问题4.核函数（非线性SVM）5.软间隔与正则化6.支持向量机回归Appendix1.拉格朗日乘子法例题拉格朗日函数例题2.KKT条件（Kuhn-Tucker condition)3.对偶问题的再解释 1.前言在神经网络火之前，SVM是一种很强大很火的算法，只是神经网络火了以后，SVM就逐渐“没落”了，但这并不妨碍它在传统算法里的强大。在很多时
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2023-08-31 13:03:08
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这里的“机（machine，机器）”实际上是一个算法。而支持向量则是指那些在间隔区边缘的训练样本点[1]。
当初看到这个定义关于支持向量还是不清楚，直到前两天好像突然明白了。
先看一种简单情形，二维问题的二分类问题，见下图
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2023-05-30 12:37:48
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SVM是最优秀、准确而健壮的算法之一，维度不敏感，可处理线性可分和线性不可分数据。分为SVC和SVR。优势：分类性能好、稳定性高、算法更新快。一般选择RBF作为核函数。SVM分类决策中起决定作用的是支持向量。关键优化参数：C：惩罚系数，值越高，惩罚程度越大，误差容忍力越差。Gamma：影响每个支持向量对应的高斯的作用范围，值越大，泛化性能越差。限制：计算的复杂性取决于支持向量的数目，大规模训练样本
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2023-05-22 14:44:06
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1.二者在形式上有几分相似,但实际上有很大不同。简而言之，神经网络是个“黑匣子”，优化目标是基于经验风险最小化，易陷入局部最优，训练结果不太稳定，一般需要大样本；而支持向量机有严格的理论和数学基础，基于结构风险最小化原则, 泛化能力优于前者，算法具有全局最优性, 是针对小样本统计的理论。目前来看，虽然二者均为机器学习领域非常流行的方法，但后者在很多方面的应用一般都优于前者。神经网络是基于传统统计学
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2023-10-30 23:31:46
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目前解决图像分类问题，比较流行的方法是上。这种方法主要有两部分组成：一个是，它是原始图像数据到类别分值的映射。另一个是，它是用来量化预测分类标签的得分与真实标签之间一致性的。该方法可转化为一个最优化问题，在最优化过程中，将通过更新评分函数的参数来最小化（梯度下降）损失函数值sigmod： ReLU激活函数：1.线性分类器定义:每个分类类别的分值是权重和图像的矩阵乘，得到分数数值。损失函数：多类支持
入门GAN对抗训练MNIST数据集GAN简介GAN应用GAN的基本结构GAN的基本原理GAN实践激活函数GAN在MNIST数据集上的体现训练结果模型训练损失折线图 GAN简介生成式对抗网络（GAN, Generative Adversarial Networks ）是一种深度学习模型，是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。模型通过框架中（至少）两个模块：生成模型（Generative
1.算法描述聚类就是按照某个特定标准把一个数据集分割成不同的类或簇，使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大，同时不在同一个簇中的数据对象的差异性也尽可能地大。即聚类后同一类的数据尽可能聚集到一起，不同类数据尽量分离。主要的聚类算法可以划分为如下几类：划分方法、层次方法、基于密度的方法、基于网格的方法以及基于模型的方法。下面主要对k-means聚类算法、凝聚型层次聚类算法、神经网络聚类算法之SOM
1、卷积结构 卷积神经网络结构包括：卷积层，降采样层，全链接层。每一层有多个特征图，每个特征图通过一种卷积滤波器提取输入的一种特征，每个特征图有多个神经元。 卷积层：通过卷积运算，可以使原信号特征增强，并且降低噪音。他的核心是一个对于原图片进行一个卷积运算，每一个卷积运算对应一
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2023-07-04 14:51:34
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目录1.VGG网络简介一.VGG概述 二.VGG结构简介2.VGG的优点3.VGG亮点所在计算量感受野1.VGG网络简介一.VGG概述VGGNet是牛津大学视觉几何组(Visual Geometry Group)提出的模型，该模型在2014ImageNet图像分类与定位挑战赛 ILSVRC-2014中取得在分类任务第二，定位任务第一的优异成绩。VGGNet突出的贡献是证明了很小的卷积，通
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2023-08-18 15:39:52
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目前深度学习和神经网络算法最典型的有两个应用实例，一个是图像识别，一个是语音识别。上一篇文章讲到图形识别的卷积神经网络（CNN）就广泛应用在了图像别方面，而这篇文章就来讲另一个广泛应用于语音识别的算法循环神经网络（RNN）。如果说CNN通过滤波器识别出图片中空间像素的关系，那么RNN就能够在时间序列的数据中找到规律，从而预测未来。所以RNN与CNN最大的不同就是， RNN的神经元输入的不仅是要有当
1、前馈神经网络、BP神经网络、卷积神经网络的区别与联系一、计算方法不同1、前馈神经网络：一种最简单的神经网络，各神经元分层排列。每个神经元只与前一层的神经元相连。接收前一层的输出，并输出给下一层．各层间没有反馈。2、BP神经网络：是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络。3、卷积神经网络：包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络。二、用途不同1、前馈神经网络：主要应用包括感知器网络、BP
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2023-07-05 22:48:02
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matlab怎么利用神经网络做预测谷歌人工智能写作项目：小发猫如何利用matlab进行神经网络预测matlab带有神经网络工具箱，可直接调用，建议找本书看看，或者MATLAB论坛找例子常见的神经网络结构。核心调用语句如下：%数据输入%选连样本输入输出数据归一化[inputn,inputps]=mapminmax(input_train);[outputn,outputps]=mapminmax(o
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2023-10-31 21:48:32
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我们先以经典的线性可分的二分类问题为例子，从这个非常直观的例子切入SVM的核心思想，对比SVM和神经网络的不同。我要找一条线把两类点分开，如上图所示。对于上图的情况，可以找到无数条线能把这两类完全分开的（处于两条虚线之间的线都是可行解）。如果用传统的神经网络来做这个分类问题的话，最终得到的是这无数条线当中的一条而已，而且如果是采用BP的话由于每次初始点选择不一样的话每次得到的结果不一定会一样。如果
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2023-06-29 13:45:41
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目录特征选择特征选择树的生成树的剪枝特征如何选择计算信息增益样本集的基尼值决策树生成三种算法对比决策树剪枝预剪枝(pre-pruning)后剪枝(post-pruning)案例—红酒分类案例—带噪正弦曲线拟合前言本次实验是由python语言为基础学习网站分享给大家 特征选择决策树学习通常包括三个步骤(过程)或称三要素：特征选择、树的生成(构造)、树的剪枝。特征选择选择最优的划分特征与条件
层、空间布局、层模式、层大小模式、AlexNet/ZFNet/VGGNet 案例研究、计算考虑卷积神经网络 (CNNs / ConvNets)卷积神经网络与前一章的神经网络非常相似：它们是由具有可学习的权值和偏置的神经元组成的。每个神经元接收一些输入，执行点积，跟随一个非线性计算(可选项)。整个网络仍然表示一个可微的得分函数：从一端的原始图像像素到另一个的分数。并且它们在最后（完全连接）层上仍然具
