1、数据基数计算： 统计一批数据中不重复元素的个数 2、CNN对于分类任务较为擅长，但是卷积和pool丢失了一些上下文信息，因此在对上下文把握方面，RNN还是更甚一筹。 pm. 1、佳伟哥做的集成模型就是我能想到的最好的解决方法了，因为review_model2.py并没有充分的使用评论内容的信息， ...
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2020-04-29 18:08:02
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卷积现在可能是深度学习中最重要的概念。正是靠着卷积和卷积神经网络，深度学习才超越了几乎其他所有的机器学习手段。这期我们一起学习下深度学习中常见的卷积有哪些？ 1. 一般卷积 卷积在数学上用通俗的话来说就是输入矩阵与卷积核（卷积核也是矩阵）进行对应元素相乘并求和，所以一次卷积的结果的输出是一个数，最后 ...
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2020-04-28 23:14:53
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1、相关滤波MOOSE(ICCV 2010)是目标跟踪领域第一篇相关滤波算法，采用单通道灰度特征，在训练和检测时都没有加padding，速度：615FPS，第一次显示了相关滤波的潜力。CSK（与KCF/DCF同一作者）在MOSSE的基础上扩展了密集采样(加padding)和kernel-trick， ...
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2020-04-28 20:14:42
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概述 $FWT$是用来处理集合卷积的问题。也就是求解$f(n)\sum\limits_{i|j=n}f(i)f(j)$类型的问题。其中或运算可以改为$\otimes,\&$。 寻找点值 因为总是看不下去那么长的推导，所以每次都是看到一半。然后就在加上自己的一点理解，简单推导一下吧（~~背过结论就行~ ...
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2020-04-26 10:56:08
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手写识别较为简单的版本应该是只用FC，这样参考 "这篇博客" . Lenet 5模型： 本文卷积模型： forward: backward: 结果展示： ...
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2020-04-25 17:01:58
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[TOC] 图神经网络处理网络特征 图卷积网络 GCN 图注意力网络 GAN 图自编码器 GA 图生成网络 图时空网络 GSN 图论 我记得运筹学课本有一章节是讲过图论的。 G=(V,E),V是土中节点的集合，E是边的集合，一个图中的节点个数为N. 图也可以用矩阵表示： 邻接矩阵A：用来表示节点之间 ...
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2020-04-23 21:09:40
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1、CNN结构演化历史图 CNN经典论文学习第一篇，卷积神经网络开山鼻祖，经典的手写体识别论文——LeNet:《Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition》，作者包括深度学习三大巨头之一Yann Lecun，花书《深度学习》作者之一 ...
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移动开发 时间：
2020-04-20 23:53:52
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[toc] 卷积 说到卷积，就不得不提互相关$cross orrelation$。卷积实质就是一种互相关运算，只不过要在进行互相关运算前，要把$kernal$上下左右进行翻转。即$cross correlation$的计算顺序是从左到右，从上到下，而$convolution$的顺序是从右到左，从下到 ...
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2020-04-19 17:44:30
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本文提出了一种Deep Q-Network（DQN），借助端到端(end-to-end)的强化学习方法能够直接从高维的输入中，学习一种很优的策略（policy）。输入是游戏的实时图像（当前`状态S`），借助卷积神经网络捕捉局部特征的关联性，输出所有可能采取`动作A`的概率分布。 ...
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2020-04-18 17:16:22
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代码来源：https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 卷积神经网络中卷积层Conv2D（带stride、padding）的具体实现：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12706576.html 激活函数的 ...
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编程语言 时间：
2020-04-17 15:42:54
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