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【数学基础】第十七课：奇异值分解

奇异值分解

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.奇异值分解奇异值分解（Singular Value Decomposition，简称SVD）：对于任何一个矩阵$B_{m\times n}$，存在正交矩阵$P_{m\times m},Q_{n\times n}$，使得$B=PDQ^T$。其中，$D_{m\times n}$是一个只有对角元素不为零的矩阵。矩阵$P...

Posted by x-jeff on November 24, 2020

【深度学习基础】第四十课：循环神经网络

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.循环神经网络依旧使用【深度学习基础】第三十九课：序列模型中第2部分的例子。假设我们用一个标准的神经网络结构来解决这个问题：其中，$x^{<n>}$为输入句子中的第n个单词；$y^{<n>}$为第n个单词...

Posted by x-jeff on November 22, 2020

【机器学习基础】第十七课：支持向量机之对偶问题

求解支持向量机，二次规划

【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.对偶问题我们希望求解 \[\begin{align*} &\min \limits_{\mathbf w,b} \quad \frac{1}{2} \lVert \mathbf w \rVert ^2 \\ & \be...

Posted by x-jeff on November 18, 2020

【深度学习基础】第三十九课：序列模型

序列模型

【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.序列模型序列模型的常用领域举例：语音识别：输入为一段音频，输出为文字。输入和输出均为序列数据。音乐生成：输入可以是任何类型的数据（甚至为空）。输出为序列数据，比如为一段音乐。情感分类：输入为序列数据，比如一句话。...

Posted by x-jeff on November 8, 2020

【算法基础】【排序】冒泡排序

冒泡排序

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.冒泡排序冒泡排序（Bubble Sort）也是一种简单直观的排序算法。它重复地走访过要排序的数列，一次比较两个元素，如果他们的顺序错误就把他们交换过来。走访数列的工作是重复地进行，直到没有元素再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端。 2.算法步骤 ...

Posted by x-jeff on November 4, 2020

【C++基础】第二十课：表达式基础

表达式基本概念，重载运算符，左值，右值，优先级，求值顺序

【C++基础】系列博客为参考《C++ Primer中文版（第5版）》（C++11标准）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.基本概念表达式(expression)由一个或多个运算对象(operand)组成，对表达式求值将得到一个结果(result)。 ⚠️字面值和变量是最简单的表达式，其结果就是字面值和变量的值。把一个运...

Posted by x-jeff on October 24, 2020

【深度学习基础】第三十八课：1D数据和3D数据

1D数据和3D数据的卷积运算

【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。 1.1D数据和3D数据的卷积运算我们通常所用的图像为2D数据。其实除了2D数据，我们还会用到1D或者3D数据（甚至更高维度的数据）。先回顾下之前2D数据的卷积运算：假设input的维度：$14\times 14 \times ...

Posted by x-jeff on October 20, 2020

【深度学习基础】第三十七课：神经风格迁移

神经风格迁移，卷积网络的可视化，内容代价函数，风格代价函数

【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。 1.什么是神经风格迁移以上便是神经风格迁移的两个例子。在本文中，我们将用C表示原始图像，S表示要迁移的图像风格，G表示最终合成的图像。 2.卷积网络的可视化本部分内容主要引自论文：Zeiler M D, Fergus R....

Posted by x-jeff on October 17, 2020

【OpenCV基础】第十四课：自定义线性滤波

算子，robert算子，sobel算子，拉普拉斯算子，filter2D

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.常见算子有关卷积和滤波的基本概念解释：【OpenCV基础】第九课：图像模糊。卷积计算在图像处理中常见的三种用途：检测边缘。图像模糊。图像锐化。卷积核也常被称为“算子”。假设有原图如下： 👉Robert算子： \[\begin{bmatrix} +1 & 0 ...