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【OpenCV基础】第十六课：Sobel算子

图像边缘提取，Sobel算子，Scharr算子

本文为原创文章，未经本人允许，禁止转载。转载请注明出处。 1.卷积应用：图像边缘提取图像的边缘是像素值发生跃迁的地方，是图像的显著特征之一，在图像特征提取、对象检测、模式识别等方面都有重要的作用。如下图红圈处所示，即为图像的一个边缘：如何捕捉/提取边缘：对图像求它的一阶导数。$\delta=f(x)-f(x-1)$，$\delta$越大，说明像素在X方向变化越大，边缘信...

Posted by x-jeff on March 1, 2021

【论文阅读】VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION

ILSVRC2014(分类任务亚军/定位任务冠军)：VGG Net

本文为原创文章，未经本人允许，禁止转载。转载请注明出处。 1.介绍（INTRODUCTION） VGG是由Oxford名为Visual Geometry Group的小组提出的，VGG的名字也是来自其组名首字母的缩写。VGG是ILSVRC2014的亚军，其在AlexNet的基础上，使用更小的卷积核，并尝试从增加深度的方面改善其性能。 2.网络配置（CONVNET CONFIGU...

Posted by x-jeff on February 24, 2021

【深度学习基础】第四十六课：Beam Search

Seq2Seq，Beam Search

【深度学习基础】系列博客为学习Coursera上吴恩达深度学习课程所做的课程笔记。本文为原创文章，未经本人允许，禁止转载。转载请注明出处。 1.Seq2Seq模型我们先来看一个简单的seq2seq(sequence to sequence)模型。假设有一个法语句子：Jane visite l’Afrique en septembre.。我们想通过一个模型将其翻译成英语，例如：...

Posted by x-jeff on February 23, 2021

【Python基础】第十八课：时事新闻资料的爬取和处理

网络爬虫，数据处理

本文为原创文章，未经本人允许，禁止转载。转载请注明出处。 1.数据收集假设我们想对最新的热点新闻进行分析，那么我们就需要首先从网络上爬取当前的最新新闻，以https://news.sina.com.cn/china/网站提供的最新新闻为例： python网络爬虫详细教程：【Python基础】第八课：网络爬虫。本文不再详述该过程，只列出一些关键步骤。首先获取链接...

Posted by x-jeff on February 15, 2021

【论文阅读】ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks

ILSVRC2012(分类任务冠军/定位任务冠军)：AlexNet

本文为原创文章，未经本人允许，禁止转载。转载请注明出处。 1.背景（Introduction） AlexNet在ILSVRC-2010和ILSVRC-2012中都取得了前几名的好成绩（ILSVRC-2012冠军）。 AlexNet一共有8层：5个卷积层和3个全连接层。并且，作者发现删除任何一个卷积层都会导致模型性能的下降。模型一共训练了5~6天，使用了两块GTX 580 3...

Posted by x-jeff on February 3, 2021

【数学基础】第十八课：凸优化基础

凸优化问题，凸集合，凸函数，上境图，凸组合，凸包，凸闭包，凸集合与凸函数的对应性质，凸集分离定理

本文为原创文章，未经本人允许，禁止转载。转载请注明出处。 1.优化与凸优化简介 1.1.优化问题基本形式优化问题的一般形式： \[最小化：f_0(x)\] \[条件：f_i(x) \leqslant b_i , i=1,...,m\] 其中$f_0(x)$为目标函数，条件里的不等式是限制条件。优化问题举例：极大似然估计、最小二乘法。 1.2.凸优化问题基本形式凸优...

Posted by x-jeff on February 1, 2021

【深度学习基础】第四十五课：自然语言处理与词嵌入

词嵌入，Word2Vec，skip-gram模型，CBOW模型，GloVe，词嵌入除偏

【深度学习基础】系列博客为学习Coursera上吴恩达深度学习课程所做的课程笔记。本文为原创文章，未经本人允许，禁止转载。转载请注明出处。 1.前言在自然语言处理(Natural Language Processing，NLP)任务中，文本是一种非结构化的数据信息，模型无法直接使用，需要对其进行转换。之前我们一直用one-hot编码表示词汇表中的单词(one-hot repr...

Posted by x-jeff on January 17, 2021

【机器学习基础】第十八课：支持向量机之核函数

核函数，直积

【机器学习基础】系列博客为参考周志华老师的《机器学习》一书，自己所做的读书笔记。本文为原创文章，未经本人允许，禁止转载。转载请注明出处。 1.核函数在之前的博客中，我们假设训练样本是线性可分的，即存在一个划分超平面能将训练样本正确分类。然而在现实任务中，原始样本空间内也许并不存在一个能正确划分两类样本的超平面。例如下图中的“异或”问题就不是线性可分的：对这样的问题，可...

Posted by x-jeff on January 3, 2021

【算法基础】【排序】插入排序

插入排序

本文为原创文章，未经本人允许，禁止转载。转载请注明出处。 1.插入排序插入排序的工作原理是通过构建有序序列，对于未排序数据，在已排序序列中从后向前扫描，找到相应位置并插入。 2.算法步骤将第一待排序序列第一个元素看做一个有序序列，把第二个元素到最后一个元素当成是未排序序列。从头到尾依次扫描未排序序列，将扫描到的每个元素插入有序序列的适当位置。（如果待插入的元素与有序序列中...

Posted by x-jeff on December 20, 2020

【深度学习基础】第四十四课：深层循环神经网络

深层循环神经网络

【深度学习基础】系列博客为学习Coursera上吴恩达深度学习课程所做的课程笔记。本文为原创文章，未经本人允许，禁止转载。转载请注明出处。 1.深层循环神经网络在解决比较复杂的问题时，我们通常会把RNN的多个层堆叠在一起来构建更深的模型：这是一个三层的循环神经网络。对于RNN来说，三层就已经不少了，因为时间的维度会使得RNN网络变得相当大。但是我们可以在较深的层中取消...

Posted by x-jeff on December 16, 2020

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