algorithm - 随笔分类(第26页) - papering

减少75%的数据量它的精确位置远不及它和其他特征的相对位置的关系重要

摘要：zh.wikipedia.org/wiki/卷积神经网络池化（Pooling）是卷积神经网络中另一个重要的概念，它实际上一种形式的向下采样。有多种不同形式的非线性池化函数，而其中“最大池化（Max pooling）”是最为常见的。它是将输入的图像划分为若干个矩形区域，对每个子区域输出最大值。直觉上阅读全文

posted @ 2017-09-19 14:21 papering 阅读(273) 评论(0) 推荐(0)

The hidden layers are either convolutional, pooling or fully connected.

摘要：https://en.wikipedia.org/wiki/Convolutional_neural_network Convolutional layers apply a convolution operation to the input, passing the result to the 阅读全文

posted @ 2017-09-19 14:15 papering 阅读(219) 评论(0) 推荐(0)

images have the “stationarity” property, which implies that features that are useful in one region are also likely to be useful for other regions.

摘要：Convolutional networks may include local or global pooling layers[clarification needed], which combine the outputs of neuron clusters at one layer int 阅读全文

posted @ 2017-09-19 11:19 papering 阅读(211) 评论(0) 推荐(0)

算法报告

摘要：【要解决到的问题】“对于给定的mac-rssi列表，求出特征值。” 阅读全文

posted @ 2017-09-18 21:55 papering 阅读(412) 评论(0) 推荐(0)

DNN 数据的表示

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posted @ 2017-09-18 04:31 papering 阅读(190) 评论(0) 推荐(0)

好为什么好转变思维

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posted @ 2017-09-18 03:41 papering 阅读(166) 评论(0) 推荐(0)

world embedding 嵌入

摘要：http://papers.nips.cc/paper/5477-neural-word-embedding-as-implicit-matrix-factorization 嵌入 | TensorFlow https://tensorflow.google.cn/programmers_guide 阅读全文

posted @ 2017-09-18 02:01 papering 阅读(239) 评论(0) 推荐(0)

受限于冷启动

摘要：cold start 0-用户 1-物品 2-系统阅读全文

posted @ 2017-09-18 01:30 papering 阅读(132) 评论(0) 推荐(0)

DNN优势

摘要：阅读全文

posted @ 2017-09-18 01:18 papering 阅读(748) 评论(0) 推荐(0)

DNN自适应

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posted @ 2017-09-18 00:44 papering 阅读(267) 评论(0) 推荐(0)

低秩近似 low-rank approximation

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posted @ 2017-09-18 00:35 papering 阅读(1404) 评论(0) 推荐(0)

Random Fourier Features

摘要：K-DSN 深度堆叠网络 Random Features for Large-Scale Kernel Machines To accelerate the training of kernel machines, we propose to map the input data to a rand 阅读全文

posted @ 2017-09-17 23:08 papering 阅读(612) 评论(0) 推荐(0)

singular value decomposition

摘要：http://web.stanford.edu/class/cs246/slides/dim-red.pdf http://web.mit.edu/be.400/www/SVD/Singular_Value_Decomposition.htmhttp://mathworld.wolfram.com/ 阅读全文

posted @ 2017-09-16 20:02 papering 阅读(430) 评论(0) 推荐(0)

协方差矩阵在图像处理之特征脸处理中的应用

摘要：【协方差矩阵在图像处理之特征脸处理中的应用】【说】注意关键点在于“数据量的巨大，计算量的巨大”。【说】特征值起到了数据压缩、显示特征的作用。一个标准化的面部图形的一个大型数据集合的协方差矩阵的特征向量称为特征脸。 https://zh.wikipedia.org/wiki/特征值和特征向量在图阅读全文

posted @ 2017-09-16 18:51 papering 阅读(1388) 评论(0) 推荐(0)

一切的算法

摘要：一切的算法，落到了“0101”的相似度比较。将INPUT作“字符串”、“实数、虚数”、“矩阵”、“向量”、“张量”？我们已有一个--来源，如：历史数据、先验生成--参照物、事实标准、参考系--INPUT代表着未知，需要我们给出结果，矩阵：协方差矩阵-->特征值图像识别指纹识别阅读全文

posted @ 2017-09-16 16:12 papering 阅读(144) 评论(0) 推荐(0)

求证：矩阵的范数可以通过求解矩阵的最大奇异值实现。

摘要：阅读全文

posted @ 2017-09-15 21:35 papering 阅读(642) 评论(0) 推荐(0)

A visual proof that neural nets can compute any function

摘要：http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap4.html In essence, we're using our single-layer neural networks to build a lookup table for the function. 阅读全文

posted @ 2017-09-15 14:15 papering 阅读(182) 评论(0) 推荐(0)

望文生义 “借助ANN优化目标函数”

摘要：打牢基础阅读全文

posted @ 2017-09-15 13:41 papering 阅读(170) 评论(0) 推荐(0)

升维分割类

摘要：阅读全文

posted @ 2017-09-15 12:31 papering 阅读(133) 评论(0) 推荐(0)

inductive bias

摘要：归纳偏执阅读全文

posted @ 2017-09-15 12:18 papering 阅读(122) 评论(0) 推荐(0)

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