GhostVLAD for set-based face recognition 中提到了文章解决的是template-based face recognition。 文章的3个贡献： 提出一种网络来聚合并embed网络输出的面部特征向量至一个compact的固定长度的表示。 提出一个新奇的Ghos ...
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2019-07-17 18:51:14
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状态机 用特征向量来表示环境 一个S R agent所用的特征向量可以看做对与agent有关的环境状态的表示。这个agent可以从该特征向量中计算出一个适合环境状态的动作。这种agent的传感器的局限是特征向量不可能精准地表示环境状态——特别是那些从即刻传感器输入中进行计算的特征向量。在此，我们可以 ...
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2019-07-07 11:02:49
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神经网络技术起源于上世纪五、六十年代，当时叫感知机（perceptron），拥有输入层、输出层和一个隐含层。输入的特征向量通过隐含层变换达到输出层，在输出层得到分类结果。早期感知机的推动者是Rosenblatt。（扯一个不相关的：由于计算技术的落后，当时感知器传输函数是用线拉动变阻器改变电阻的方法机 ...
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2019-06-26 10:47:51
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最近需要用到C++和Matlab的混编，记录一下学习过程~ 要实现的是调用Matlab函数，求矩阵前k个最小的特征值及其特征向量。 //C++ #include "engine.h" //使用Matlab引擎需要包含的头文件#include <iostream>using namespace std ...
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2019-06-11 09:32:27
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0０ 个人总结 PCA(主成分分析法)目的： 1.降低特征间个数，减少的计算量 2.降低特征之间的相关性，使特征之间更加的独立 3.减少噪声对数据的影响，使模型更加的稳定 4.方便数据的可视化 简单步骤： 1.对数据进行零均值化处理 2.计算协方差矩阵 3.计算特征值和特征向量 4.找到n个特征值和 ...
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2019-06-09 13:13:10
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前言 感知器是分类的线性分类模型，其中输入为实例的特征向量，输出为实例的类别，取+1或-1的值作为正类或负类。感知器对应于输入空间中对输入特征进行分类的超平面，属于判别模型。 通过梯度下降使误分类的损失函数最小化，得到了感知器模型。 本节为大家介绍实现感知机实现的具体原理代码: 学习从来不是一个人的 ...
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2019-06-01 23:08:03
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机器学习的基本概念 数据 数据集 数据的整体叫做数据集 ( data set ) 样本 每一行数据被称为一个样本 ( sample ) 标记 最后一列, 称为标记 ( label ) 特征 表中的每个列都是一个特征, 用特征向量来表示一个特征值 特征空间 特征进行数据表示后的范围空间 此图中的形式是 ...
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2019-05-31 23:10:07
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感知机是二分类的线性分类模型，其输入为实例的特征向量，输出为实例的类别 感知机模型的假设空间为分类超平面wx+b=0 模型复杂度主要体现在x(x(1),x(2),....x(d))的特征数量也就是x的维度d上 感知机模型的求解策略（伪代码）： 对于感知机模型我们进行一次训练 （1）首先是感知机的自编 ...
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2019-05-07 11:37:22
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1.理解特征值，特征向量 一个对角阵$A$，用它做变换时，自然坐标系的坐标轴不会发生旋转变化，而只会发生伸缩，且伸缩的比例就是$A$中对角线对应的数值大小。 对于普通矩阵$A$来说，是不是也可以找到这样的向量，使得经$A$变换后，不改变方向而只伸缩？答案是可以的，这种向量就是$A$的特征向量，而对应 ...
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2019-04-18 20:13:17
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朴素贝叶斯的“朴素”，并不是简单的意思，而是指样本的特征之间是相互独立的。在所有的机器学习分类算法中， 朴素贝叶斯和其他绝大部分分类算法都不同，其他分类算法基本都是判别方法，即直接学习出特征输出Y和特征向 量X之间的关系，要么是决策函数Y=f(X)，要么是条件分布P(Y|X)，但是朴素贝叶斯却是生成 ...
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2019-04-10 13:49:34
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