常采样指的是下采样，也就是对信号的抽取 。 连续-〉离散 上采样是下采样的逆过程，也称增取样（Upsampling）或内插（Interpolating）。 离散-〉连续或加密！(转载自http://blog.sina.com.cn/s/blog_54b5ea250101bbr9.html) ...
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2016-07-10 23:01:38
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L1正则化和L2正则化的区别：L1起截断作用，L2起缩放作用（不让参数θ过大） 数据和特征处理 数据清洗 正负样本不平衡的处理方法：上采样，下采样，修改损失函数 数值型特征：幅度调整，归一化，离散化 类别型特征：one-hot 编码 组合特征 文本特征中的TF-IDF:TF(t)=(t在当前文中出现 ...
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2016-06-29 20:40:42
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顾名思义，NSCT变换核心是Contourlet，即关于边缘的变换。 所谓非下采样是基于频域的，根据个人理解，这就相当于，对某一图像而言，首先设定一个频率阈值，然后通过滤波器筛选出大于等于这个阈值频率的图像（当然这不是一次性得筛选过程，而是迭代使用非下采样二通道带通滤波器的过程），具体过程见下面的图 ...
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2016-06-28 02:05:38
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之前的博文中已经将卷积层、下采样层进行了分析，在这篇博文中我们对最后一个顶层层结构fully_connected_layer类（全连接层）进行分析： 一、卷积神经网路中的全连接层 在卷积神经网络中全连接层位于网络模型的最后部分，负责对网络最终输出的特征进行分类预测，得出分类结果： LeNet-5模型中的全连接层分为全连接和高斯连接，该层的最终输出结果即为预测标签，例如这里我们需要对MNIST...
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2016-03-16 09:44:01
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快乐虾http://blog.csdn.net/lights_joy/欢迎转载，但请保留作者信息图像金字塔是图像中多尺度表达的一种，最初用于机器视觉和图像压缩。一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列的分辨率逐步降低，且来源于同一张原始图的图像集合。其通过梯次向下采样获得，直到达到某个终止条件才停止采样。金字塔的底部是待处理图像的高分辨率表示，而顶部是低分辨率的近似。层级越高，则图像越小，分辨率越...
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2015-08-06 22:19:08
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卷积神经网络(CNN)是deep learning的基础。传统的全连接神经网络(fully connected networks) 以数值作为输入。如果要处理图像相关的信息的话，要另外从图像中提取特征并采样。而CNN把提特征、下采样和传统的神经网络整合起来，形成一个新的网络。本博文已经假设你已经有了...
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2015-07-15 14:47:37
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快乐虾http://blog.csdn.net/lights_joy/欢迎转载，但请保留作者信息图像金字塔是图像中多尺度表达的一种，最初用于机器视觉和图像压缩。一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列的分辨率逐步降低，且来源于同一张原始图的图像集合。其通过梯次向下采样获得，直到达到某个终止条件才停止采样。金字塔的底部是待处理图像的高分辨率表示，而顶部是低分辨率的近似。层级越高，则图像越小，分辨率越...
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2015-07-12 23:27:35
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花了一晚上时间，终于解决了检测到的人脸区域的保存和下采样，成果如下：
1.可以批处理一个文件夹下的所有图像；
2.利用opencv进行人脸的检测；
3.对检测到的人脸区域进行保存；
4.对人脸图像32*32的下采样保存。
源代码：...
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2015-05-21 14:16:01
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离散时间信号在采样点间隔的位置上根本没定义，不能简单的看成值为0.在时间序列轴上，向左移动叫提前，像右移动叫延迟。下采样操作：采更少的点。比如y(n）=x(2n)相当于只对x(n）的偶数采样点取出来。系统的输入叫做激励，系统的输出叫响应。在n0时刻之前系统没有激励，系统输出一直为0，是初始松弛条件。...
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2015-04-05 15:58:19
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构造高斯金字塔和拉普拉斯金字塔
1. 高斯金字塔和拉普拉斯金字塔简介
假设你的视觉算法只能识别大小恒定的物体，但物体在现实世界中随着空间的变换会表现出不同尺度。这时，高斯金字塔和拉普拉斯金字塔可以解决尺度变化问题。
高斯金字塔由一组不同大小的图像组成。通常在高斯金字塔的底层放置原始图像，当前层（顶层除外）的图像用高斯模板滤波，然后下采样后的图像放在当前层的上一...
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2015-02-28 08:55:14
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