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入變化的某些特定的方向上保持不變。雙反向傳播和對(duì)抗訓(xùn)練都要求模型對(duì)輸入所有方向中的變化（只要該變化較?。┒紤?yīng)當(dāng)保持不變。正如數(shù)據(jù)集增強(qiáng)是正切傳播非無(wú)限小的版本，對(duì)抗訓(xùn)練是雙反向傳播非無(wú)限小的版本。流形正切分類器 (Rifai et al., 2011d) 無(wú)需知道切線向量的先驗(yàn)。
這個(gè)房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)的例子基本就結(jié)束了，下面是用TensorBoard來(lái)將算法，和模型訓(xùn)練過程的一些信息進(jìn)行可視化?？梢暬且患幸庖?span id="lvfx9f5" class='cur'>的工作，有助于信息的理解和推廣?？梢暬趍odelarts的老版的訓(xùn)練作業(yè)下，是收費(fèi)的，但這個(gè)服務(wù)在新版的訓(xùn)練作業(yè)里已經(jīng)沒有了，也行是因?yàn)檫@個(gè)可視化服務(wù)的使用不
終于進(jìn)了一步，看到了MNIST手寫數(shù)字識(shí)別，使用一個(gè)神經(jīng)元。 MNIST數(shù)據(jù)集來(lái)自于NIST 美國(guó)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)和技術(shù)研究所。 找學(xué)生和工作人員手寫的。 規(guī)模：訓(xùn)練集55000，驗(yàn)證集5000，測(cè)試集10000。大小約10M。 數(shù)據(jù)集可以在網(wǎng)站上去下載，同時(shí)tf自己里面已經(jīng)集成了這個(gè)數(shù)據(jù)集。
83526687508822.png) 矩陣的基本運(yùn)算就是加減乘除。加減法如果這兩個(gè)矩陣的維度是一樣的，就非常好理解。矩陣也可以和行向量進(jìn)行加減，要求行向量的列數(shù)和矩陣的列數(shù)是一樣的。 矩陣的乘法，如果兩個(gè)矩陣的維度一樣，也非常好理解，這種叫做`逐點(diǎn)相乘`（element-wise
out訓(xùn)練的集成包括所有從基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)除去非輸出單元后形成的子網(wǎng)絡(luò)。最先進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基于一系列仿射變換和非線性變換，我們只需將一些單元的輸出乘零就能有效地刪除一個(gè)單元。這個(gè)過程需要對(duì)模型（如徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)，單元的狀態(tài)和參考值之間存在一定區(qū)別）進(jìn)行一些修改。為了簡(jiǎn)單起見，我們?cè)谶@里提出
曲線下面的面積，通常來(lái)說一個(gè)越好的分類器，AP值越高?！ AP是多個(gè)類別AP的平均值。這個(gè)mean的意思是對(duì)每個(gè)類的AP再求平均，得到的就是mAP的值，mAP的大小一定在[0,1]區(qū)間，越大越好。該指標(biāo)是目標(biāo)檢測(cè)算法中最重要的一個(gè)。 在正樣本非常少的情況下，PR表現(xiàn)的效果會(huì)更好?！ ?、
第一個(gè)觀點(diǎn)是基于評(píng)估架構(gòu)所需執(zhí)行的順序指令的數(shù)目。假設(shè)我們將模型表示為給定輸入后，計(jì)算對(duì)應(yīng)輸出的流程圖，則可以將這張流程圖中的最長(zhǎng)路徑視為模型的深度。正如兩個(gè)使用不同語(yǔ)言編寫的等價(jià)程序?qū)⒕哂胁煌?span id="d5prd5d" class='cur'>的長(zhǎng)度；相同的函數(shù)可以被繪制為具有不同深度的流程圖，其深度取決于我們可以用來(lái)作為一個(gè)步驟的函數(shù)。圖1.3
絡(luò)中遇到的訓(xùn)練集確實(shí)是替換采樣的原始訓(xùn)練集的一個(gè)子集。Bagging集成必須根據(jù)所有成員的累積投票做一個(gè)預(yù)測(cè)。在這種背景下，我們將這個(gè)過程稱為推斷（inference）。目前為止，我們?cè)诮榻BBagging和Dropout時(shí)沒有要求模型具有明確的概率。現(xiàn)在，我們假定該模型的作用是輸
到 “b’’ 和 “d’’ 以及 “6’’ 和 “9’’ 的區(qū)別，所以對(duì)這些任務(wù)來(lái)說，水平翻轉(zhuǎn)和旋轉(zhuǎn)180? 并不是合適的數(shù)據(jù)集增強(qiáng)方式。能保持我們希望的分類不變，但不容易執(zhí)行的轉(zhuǎn)換也是存在的。例如，平面外繞軸轉(zhuǎn)動(dòng)難以通過簡(jiǎn)單的幾何運(yùn)算在輸入像素上實(shí)現(xiàn)。數(shù)據(jù)集增強(qiáng)對(duì)語(yǔ)音識(shí)別任務(wù)也是有效的
從人的角度來(lái)看，12個(gè)特征比1個(gè)特征要復(fù)雜了很多， 但對(duì)計(jì)算機(jī)來(lái)說，無(wú)所謂。 在tf里，12元的線性回歸方程的實(shí)現(xiàn)，比1元的線性方程的實(shí)現(xiàn)，代碼上也只是多了一點(diǎn)點(diǎn)復(fù)雜度而已。 這就是計(jì)算機(jī)的優(yōu)勢(shì)。 只是最后訓(xùn)練的結(jié)果，為什么都是nan，像老師說的，臉都黑了哦~ 這次先到這里，請(qǐng)聽下回分解~
深度學(xué)習(xí)在校園安全的應(yīng)用大致可分為：1.人臉識(shí)別在門禁、出勤、樓梯密集人群檢測(cè)等情況的應(yīng)用2.圖像識(shí)別在樓頂、圍墻、偏僻角落、廢棄建筑物等關(guān)鍵區(qū)域設(shè)立“虛擬界限”3. 人體姿態(tài)識(shí)別在校園異常行為的應(yīng)用（如摔倒、擁擠、推搡等）4.表情識(shí)別和姿態(tài)識(shí)別等在校園暴力、校園欺凌的應(yīng)用目前人
目錄 RandomCrop，必須小于原圖，如果padding，可以等于原圖 RandomResizedCrop RandomCrop，必須小于原圖，如果padding，可以等于原圖 padding，相當(dāng)于原圖先擴(kuò)黑邊，然后再裁剪。
行語(yǔ)音增強(qiáng)的方法，可以顯著地降低背景噪聲，改進(jìn)語(yǔ)音質(zhì)量，但并不能提高語(yǔ)音的可懂度，甚至略有下降。 語(yǔ)音增強(qiáng)不但與語(yǔ)音信號(hào)數(shù)字處理理論有關(guān)，而且涉及到人的聽覺感知和語(yǔ)音學(xué)范疇。再者，噪聲的來(lái)源眾多，因應(yīng)用場(chǎng)合而異，它們的特性也各不相同。所以必須針對(duì)不同噪聲，采用不同的語(yǔ)音增強(qiáng)對(duì)策。
置(盲對(duì)接)和 ii)配體結(jié)合姿勢(shì)和方向。與傳統(tǒng)和最近的基線相比，EquiBind實(shí)現(xiàn)了顯著的加速和更好的質(zhì)量。此外，我們還展示了在以增加運(yùn)行時(shí)間為代價(jià)將其與現(xiàn)有的微調(diào)技術(shù)結(jié)合使用時(shí)的額外改進(jìn)。最后，我們提出了一種新穎的、快速的微調(diào)模型，該模型根據(jù)給定輸入原子點(diǎn)云的von Mis
pandas用來(lái)處理文件很方便，shuffle就是洗牌，我們打牌，一局結(jié)束后需要洗牌后再開始下一局的 這里介紹了pandas庫(kù)，處理常規(guī)大小的數(shù)據(jù)文件，會(huì)很方便，基于BSD協(xié)議的庫(kù)。 可以自動(dòng)轉(zhuǎn)換為numpy的多維數(shù)組。 下面是代碼 ```python %matplotlib notebook
（6）目前尚未圖像處理大多基于灰度圖像 去散射和邊緣增強(qiáng)是解決水下圖像的對(duì)比度嚴(yán)重衰減、顏色偏差和邊緣模糊等問題的關(guān)鍵步驟。這篇論文提出了一種較好的水下圖像增強(qiáng)的方法。首先使用經(jīng)過端到端訓(xùn)練的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)去測(cè)量輸入圖片，同時(shí)以自適應(yīng)雙邊濾波器對(duì)傳輸圖片進(jìn)行處理。接著提出一種基于白平衡的策略來(lái)消除圖片的顏色偏差，用
然后就是Python的介紹。包括常見的數(shù)據(jù)類型，基本算術(shù)運(yùn)算，比較和布爾運(yùn)算，如何載入額外的模塊和包。 基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)有列表、元組、字典和集合?？刂平Y(jié)構(gòu)，內(nèi)建函數(shù)和自定義函數(shù)。 然后介紹numpy庫(kù)，他可以實(shí)現(xiàn)快速的算數(shù)運(yùn)算，特別是矩陣運(yùn)算，運(yùn)算內(nèi)部是通過C語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)的，所以比較快。他包
Sigmoid 函數(shù)的圖像看起來(lái)像一個(gè) S 形曲線。
率模型的工具，例如第二十章中描述的變分自編碼器和生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)。前饋網(wǎng)絡(luò)中基于梯度的學(xué)習(xí)自 2012年以來(lái)一直被視為一種強(qiáng)大的技術(shù)，并應(yīng)用于許多其他機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)，而不是被視為必須由其他技術(shù)支持的不可靠技術(shù)。在 2006 年，業(yè)內(nèi)使用無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)來(lái)支持監(jiān)督學(xué)習(xí)，現(xiàn)在更諷刺的是，更常見的是使用監(jiān)督學(xué)習(xí)來(lái)支持無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)。
execution靜態(tài)圖執(zhí)行機(jī)制，前者比較靈活，可以和python代碼混寫，后者比較死板，因?yàn)殚T檻高而被初學(xué)者所詬病。這個(gè)有點(diǎn)像敏捷和瀑布式的開發(fā)的區(qū)別。原來(lái)的1.x課件會(huì)保留，因?yàn)橛兄诘讓釉?span id="rvjt9d5" class='cur'>的理解，而2.0的課件也會(huì)更新。這樣的處理非常好，與時(shí)俱進(jìn)，很負(fù)責(zé)任。并且建議先看2.0的編程基礎(chǔ)那一節(jié)。
