240 發(fā)簡(jiǎn)信
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    如何理解K-L散度(相對(duì)熵)

    Kullback-Leibler Divergence田巴,即K-L散度钠糊,是一種量化兩種概率分布P和Q之間差異的方式,又叫相對(duì)熵壹哺。在概率學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)上抄伍,我們經(jīng)常會(huì)使用一種更簡(jiǎn)單的、...

  • 隨手記

    ipynb轉(zhuǎn)pyjupyter nbconvert --to script demo.ipynb linux查看內(nèi)存大小cat /proc/meminfo |grep Mem...

  • 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)

    神經(jīng)元 感知機(jī)感知機(jī)是一種線(xiàn)性二分類(lèi)模型管宵,所有的分類(lèi)器包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本質(zhì)上都是要模擬一個(gè)函數(shù)f:x-->y截珍。x為分類(lèi)器輸入,待分類(lèi)特征箩朴;y為輸出岗喉,x的類(lèi)別。而函數(shù)的建立隧饼,依賴(lài)于...

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    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述

    感知機(jī) 最小的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)沈堡,無(wú)論多復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都由許多感知機(jī)構(gòu)成。 感知機(jī)結(jié)構(gòu):輸入層燕雁、輸出層感知機(jī) 感知機(jī)是一個(gè)二分類(lèi)模型诞丽,能夠解決線(xiàn)性分類(lèi)問(wèn)題。經(jīng)過(guò)訓(xùn)練拐格,對(duì)于每個(gè)輸入(...

  • CV常用傳統(tǒng)算法

    1.K-D樹(shù) 概念:一種分割k維數(shù)據(jù)空間的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)逮诲。 構(gòu)造過(guò)程: (1)針對(duì)k條坐標(biāo)軸方向帜平,分別在每個(gè)方向上統(tǒng)計(jì)所有點(diǎn)的數(shù)據(jù)方差。并在k個(gè)方差選擇最大的梅鹦,將其方向作為分割方向...

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