Deeplearning Algorithms tutorial 谷歌的人工智能位于全球前列，在图像识别、语音识别、无人驾驶等技术上都已经落地。而百度实质意义上扛起了国内的人工智能的大旗，覆盖无人驾驶、智能助手、图像识别等许多层面。苹果业已开始全面拥抱机器学习，新产品进军家庭智能音箱并打造工作站级别 ...
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2019-07-17 18:34:31
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"参考资料: 马同学：如何通俗的解释仿射变换" ) 1. 仿射变换的作用： 通过仿射变换对图片进行旋转、平移、缩放等操作以达到数据增强的效果 2. 仿射变换的实质 线性变换 + 平移 \ 2.1 线性变换 线性变换从几何直观上来看有三个要点： 变换前是直线，变换后依然是直线 直线的比例保持不变 变换 ...
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2019-07-04 17:22:54
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(1)线性变换:通过建立灰度映射来调整源图像的灰度。 k>1增强图像的对比度；k=1调节图像亮度，通过改变d值达到调节亮度目的；0 i = imread('theatre.jpg');i = im2double(rgb2gray(i));[m,n]=size(i);%增加对比度Fa = 1.25; ...
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2019-06-17 01:12:35
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1、激励函数的作用 不使用激励函数的话，神经网络的每层都只是做线性变换，多层输入叠加后也还是线性变换。因为线性模型的表达能力不够，激励函数可以引入非线性因素。 2、Torch中的激励函数 ...
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2019-06-14 18:23:50
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首先Hierarchical Softmax是word2vec的一种改进方式，因为传统的word2vec需要巨大的计算量，所以该方法主要有两个改进点： 1. 对于从输入层到隐藏层的映射，没有采取神经网络的线性变换加激活函数的方法，而是采用简单的对所有输入词向量求和并取平均的方法。 比如输入的是三个4 ...
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2019-06-02 20:37:24
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深入浅出，mark一下 from : http://blog.codinglabs.org/articles/pca-tutorial.html PCA（Principal Component Analysis）是一种常用的数据分析方法。PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示，可 ...
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2019-05-02 18:58:17
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在不久的将来，大智时代一定会彻底走入我们的生活，多智时代专注于人工智能、大数据、云计算和物联网的入门学习和科谱资讯，让我们一起携手，引领人工智能的未来 数据科学相关岗位要具备哪些数学基础?想成为一名顶级的数据科学家还需要掌握其他领域的知识，比如编程能力、具有一定的商业头脑，以及对数据的独特分析和好奇 ...
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2019-03-23 00:47:17
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fastText 模型输入一个词的序列（一段文本或者一句话)，输出这个词序列属于不同类别的概率。序列中的词和词组组成特征向量，特征向量通过线性变换映射到中间层，中间层再映射到标签。fastText 在预测标签时使用了非线性激活函数，但在中间层不使用非线性激活函数。fastText 模型架构和 Wor ...
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2019-03-05 21:27:20
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深度学习（Deep Learning）是机器学习（Machine Learning）的一大分支，它试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。 逻辑回归（Logistic Regression，也译作“对数几率回归”）是离散选择法模型之一，属于多重变量分析范畴，是 ...
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2019-02-17 19:01:12
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1. 仿射变换 1) 用途 旋转 (线性变换)，平移(向量加)．缩放(线性变换)，错切，反转 2) 方法 仿射变换是一种二维坐标到二维坐标之间的线性变换，它保持了二维图形的“平直性”（直线经过变换之后依然是直线）和“平行性”（二维图形之间的相对位置关系保持不变，平行线依然是平行线，且直线上点的位置顺 ...
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2019-01-29 20:24:44
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