摘要：
一：手写循环神经网络的实现 实验： 手动实现循环神经网络RNN，并从至少一个数据集上进行实验，这里我选取了高速公路传感器数据PEMS04（后面的实验都是用的高速公路传感器数据），主要根据数据集的大小以及特征维度，手动实现循环神经网络，包括输入层、隐藏层、输出层，其中注意的是下一层的输入是本身和上一层 阅读全文
posted @ 2020-12-01 18:07
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摘要：
PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation 一：摘要二：介绍三：问题陈述四：方法五：实验六：结论 一：摘要 二：介绍 三：问题陈述 四：方法 五：实验 六：结论 阅读全文
posted @ 2020-11-24 17:25
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3种线性滤波：方框滤波、均值滤波、高斯滤波 高斯滤波： 1.定义 图像滤波，即在尽量保留图像细节特征的条件下对噪声进行抑制，通过抑制高频段来减少噪音，同时会造成图像一定程度上的模糊，这也叫做平滑或者低通滤波器；进行平滑时，邻域内不同位置的像素被赋予不同的权值，对图像进行平滑的同时，同时能够更多的保留 阅读全文
posted @ 2020-11-21 22:41
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一：pytorch实现空洞卷积实验（torch实现） 要求： 从至少一个数据集上进行实验，同理，这里我选取了车辆分类数据集（后面的实验都是用的车辆分类数据集），主要在之前利用torch.nn实现二维卷积的基础上，为解决感受野比较的问题，将普通的卷积修改为空洞卷积，并且卷几率符合HDC条件（这里我选取 阅读全文
posted @ 2020-11-16 19:10
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摘要：
一：Pytorch实现经典模型AlexNet模型 要求： 使用pytorch实现经典的分类模型AlexNet,这里主要因为没有GPU环境，而其完整参数达到了6000万个，所以如ppt要求，在该模型的基础架构上，修改卷积核的大小以及卷积操作的步长等来模拟实现。 实验设计： 实验过程： 注：这里主要介绍 阅读全文
posted @ 2020-11-16 18:12
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摘要：
一：手写二维卷积的实现 要求： 手写二维卷积的实现，并从至少一个数据集上进行实验，这里我选取了车辆分类数据集（后面的实验都是用的车辆分类数据集），主要根据数据集的大小，手动定义二维卷积操作，如：自定义单通道卷积、自定义多通道卷积、自定义卷积层等。 实验过程： 1.1相关包的导入 1. import 阅读全文
posted @ 2020-11-16 18:04
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文章目录 一：度量空间1.1定义1.2更多细节 二：欧几里得度量空间2.1定义2.2理解 三：其他度量空间--待 一：度量空间 1.1定义 1.2更多细节 https://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%BA%A6%E9%87%8F%E7%A9%BA%E9%97%B4 二：欧几里 阅读全文
posted @ 2020-11-16 16:52
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文章目录 一：对称矩阵的对角化1.1定义1.2对称矩阵对角化1.3正交对角化1.4谱定理1.5谱分解 二：二次型2.1定义2.2例子2.3二次型的变量代换2.4主轴定理2.5二次型分类2.6特征值和二次型分类2.7补充 正定矩阵的充要条件 三：奇异值分解 一：对称矩阵的对角化 1.1定义 注：对于对 阅读全文
posted @ 2020-11-15 22:39
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文章目录 一：内积、长度、正交性1.1内积1.2长度1.3正交向量1.4总结 二：正交集2.1定义2.2定理--正交基2.3正交投影2.4单位正交集 三：正交矩阵3.1单位正交列向量3.2性质3.3正交矩阵初入门 四：拉格姆-施密特方法4.1定义4.2步骤4.3例子4.4QR分解 一：内积、长度、正 阅读全文
posted @ 2020-11-15 16:25
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摘要：
PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation 一：摘要二：介绍三：相关工作四：问题陈述五：点集上的深度学习六：实验七：结论 一：摘要 二：介绍 三：相关工作 四：问题陈述 五：点集上的深度学习 阅读全文
posted @ 2020-11-11 22:07
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