深度学习基础之sofxmax回归模型输出可以是一个像图像类别的离散值。对于这样的离散值预测问题，可以使用诸如softmax回归在内的分类模型。和线性回归不同，softmax回归的输出单元从一个变成了多个，且引入了softmax运算使输出更适合离散值的预测和训练。1. 分类问题考虑⼀个简单的图像分类问题，其输⼊图像的高和宽均为2像素，且色彩为灰度。这样每个像素值都可以用一个标量表示。我们将图像中的4
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2024-04-05 08:06:49
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导读这篇文章来自商汤科技，是OpenImage竞赛的冠军方案，本文对物体检测中的分类和回归任务的冲突问题进行了重新的审视，并给出了一个为不同任务分别生成特征图的方案，取得了很好的效果。摘要自从Fast RCNN以来，物体检测中的分类和回归都是共享的一个head，但是，分类和回归实际上是两个不一样的任务，在空间中所关注的内容也是不一样的，所以，共享一个检测头会对性能有伤害。本文提出了一个方法，叫做t
Predictive Image Regression for Longitudinal Studies with Missing Data论文链接：https://arxiv.org/abs/1808.07553他人评价：实际上，LDDMM本身就可以理解为一个深度网络，而且是结构最优化的深度网络，基于geodesic shooting的方案实际上和deep learning的前向卷积+back
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2024-05-21 22:11:54
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1. 使用pytorch实现softmax回归模型使用pytorch可以更加便利的实现softmax回归模型。1.1 获取和读取数据读取小批量数据的方法：首先是获取数据，pytorch可以通过以下代码很方便的获取Fashion-MNIST数据集。mnist_train = torchvision.datasets.FashionMNIST(root='~/Datasets/FashionMNIST
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2024-04-04 12:07:00
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图像信号处理与回归在图像处理中，最传统的问题是成像，用术语说是“图像信号处理（Image Signal Processing, ISP）”，也就是解决从光传感器采集的电信号数据到输出数字图像的问题。设采集到的数据(raw数据，通常是Bayer图像)为z∈Rn×1，输出数字图像为x∈R3n×1，表达ISP过程的函数为f，则 f:z→x我们知道机器学习问题可以分为分类（Classification）和
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2024-03-18 07:01:27
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先给出回归的实际应用例子：股票预测（stock market forecast）自动驾驶（self-driving car）推荐系统（recommendation）接下来，我们将通过宝可梦进化的例子，来学习认识回归。1.宝可梦进化的例子step1：选择模型——线性模型 b：表示偏移量 xi：表示各种特征，如生命值、体重、身高… wi：表示各种特征的权重step2：找出最好的function——损失
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2024-02-22 15:21:29
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首先介绍图像退化、复原的一个线性模型，之后介绍噪声模型，接下来包含空间域滤波降噪和频率域降噪，介绍图像退化的线性和位置不变模型、估计退化函数的方法和基本的图像复原方法。图像退化/复原过程的模型目的：给定\(f(x,y)\)为输入图像，退化后的图像为\(g(x,y)\)，退化函数为\(H\)，加性噪声项为\(\eta(x,y)\)，得到原始图像的一个估计\(\hat{f}(x,y)\)，并且希望这个
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2024-05-10 20:22:46
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文章目录前言代码及原文链接主要的点如何进行图像恢复README 前言关于扩散模型以及条件扩散模型的介绍，大家可以前往我的上一篇博客：扩散模型diffusion model用于图像恢复任务详细原理 (去雨，去雾等皆可)，附实现代码。SR3是利用扩散模型进行图像超分辨率研究的，它在使用低分辨率图像作为条件来进行反向采样时先将低分辨率图像直接上采样到高分辨率图像。因此，它通过一些改进可以作为图像恢复这
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2024-04-21 14:43:24
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人脸对齐包括两个部分，分别为训练部分和测试部分。所有的代码基于opencv2.0.（一）训练阶段Step1:样本的准备：本文采用了IMM人脸数据库作为训练集，样本大小为640x480大小的彩色人脸图片，并手工对每个样本进行手工特征点标注。Step2:样本预处理：（包括光照、尺度归一化等）先进行尺度归一化操作,步骤如下：1）从训练样本中选取一个比较正的人脸最为参考人脸。2）将所有的训练样本对齐参考人
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2024-07-29 22:16:28
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Caffe框架下的图像回归测试参考资料：1. http://stackoverflow.com/questions/33766689/caffe-hdf5-pre-processing2. http://corpocrat.com/2015/02/24/facial-keypoints-extraction-using-deep-learning-with-caffe/3. http://stac
本文以泰坦尼克数据集(Titanic.csv)为例，利用Python，通过构建多元线性回归模型，对未知乘客的年龄数据进行预测。需要用到的库： import 读取Titanic数据集，查看数据预览及数据类型： tiedani = pd.read_csv('Titanic.csv')
tiedani.head()
tiedani.dtypes Titanic前5行数据预览
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2024-04-30 16:44:00
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微软研究团队万紫宁、张波等人开发了一种新的基于AI算法，用于通过深度学习恢复老旧照片，与通过监督学习还原旧照片的方式不同，真实照片的降级很复杂。bringing-old-photos-back-to-life作者使用变分自动编码机（VAE）将图像变换到隐空间，并在隐空间进行图像恢复操作。这种转换可以很好的体现出真实照片。此外，为了解决一张旧照片中的多种退化，bringing-old-photos-
目录 一、图像复原二、噪声模型三、只存在噪声的图像复原空间滤波频率域滤波消除周期噪声四、退化函数的估计 退化函数五、逆滤波（去卷积）六、图像的几何变换一、图像复原图像复原的一般过程：分析退化原因——建立退化模型——反向推演——恢复图像图像增强：旨在改善图像质量，提高图像的可懂度，更偏向主观判断。即要突出所关心的信息，满足人的视觉系统，具有好的视觉效果。图像复原：根据图像畸变或退
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2024-07-31 14:55:11
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delivery_analyze.csv文件中提供了4个输入数据，一个标签数据；1 49.986721,50,48.862217,49,34
2 23.480339,63,22.087894,23,45
3 47.97068,121,38.859943,44,74
4 61.894985,117,48.692921,56,90
5 52.253571,61,49.11853,55,
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2024-07-26 13:50:02
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动手学深度学习 图像分类数据集(二) softmax回归的从零开始实现动手学深度学习 图像分类数据系列:动手学深度学习 图像分类数据集(一) Fashion-MNIST的获取与查看动手学深度学习 图像分类数据集(二) softmax回归的从零开始实现动手学深度学习 图像分类数据集(三) softmax回归的简洁实现本文的内容是介绍如何从零开始使用softmax回归完成对Fashion-MNIST的
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2024-06-07 11:05:35
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概述上篇文章讲到的sofmax回归，除了输入层，只有线性层+sofmax,这两者合起来可以被称为输出层。没有中间的隐藏层。本文介绍在sofmax回归基础上增加两层隐藏层的方法。本文的主要参考来自参考资料里的《TensorFlow运作方式入门》和《TensorFlow实现双隐层SoftMax Regression分类器》。主要代码来自tensorflow源码目录下的例程mnist.py。借用别人的一
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2024-09-28 11:21:13
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论文链接：https://arxiv.org/abs/2112.04491图像恢复任务，是指将受损（如带噪声/模糊）的图像恢复为清晰图像。这在日常生活中广泛出现，如手机拍摄的照片通常需要经过图像恢复算法对其进行去噪/去模糊等一系列处理之后，再显示给用户。随着人工智能的崛起，深度学习也占领了图像恢复领域的高地：近年的模型如HINet[1], MPRNet[2], Restormer[3] 等等均在该
文章目录前置章节数据载入数据可视化代价-梯度函数一对多完成多元分类预测 前置章节二元分类问题的逻辑回归包含原理及实现。这次做多元分类，目的是能够识别像素的手写体数字。数据载入来自MINST的手写数字数据库，矩阵X中是5000张图片的灰度构成的数据集，因为图片像素是20×20，所以矩阵每行有400个元素，为图片的灰度。y向量表明图片中的数字是什么，因为matlab数组下标从1开始，所以我们把数字0
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2024-10-22 10:25:29
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Caffe框架下的图像回归测试在caffe的框架上，如何根据现有的图像及其分值、标准差对图像进行回归，caffe_model是Imagenet训练得到模型、solver.prototxt和train_val.prototxt。本次的数据来源为：http://live.ece.utexas.edu/。 注意：所有的工程建立都是在caffe的根目录下执行。 Author： jinxjEmai
线性回归是机器学习中最基本的一个算法，但是那些所谓的效果很好的算法也无非是从这些基础算法慢慢演变而来。第一：基础很重要 第二：一些简单的东西，学好了不比很多复杂的高深的东西差。 说了这么多，其实就是要引出今天的主题——-线性回归。线性回归我觉得可以当成是机器学习中的长拳。线性回归线性回归包括一元线性回归和多元线性回归，一元的是只有一个x和一个y。多元的是指有多个x和一个y。 下面我只讲下一元的，多
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2024-03-28 07:00:29
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