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最近一段时间一直痴迷于如何将深度学习用于深度估计,看了不少关于该方面的介绍,再次做一个简单的总结。虽说深度学习深度估计都有深度二字,但是其意义确是完全不一样。一个是deep一个是depth,前者表示网络层纵向的延伸度,后者表示三维场景中物体距离摄像头的距离。这两个差异如此之大的名词是如何结合在一起的呢?且听我慢慢解释。

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最近对深度学习尤其着迷,是时候用万能的Matlab去践行我的DL学习之路了。之所以用Matlab,是因为Matlab真的太强大了!自从大学开始我就一直用这个神奇的软件,算是最熟悉的编程工具。加上最近mathworks公司一大波大佬的不懈努力,在今年下半年发行的R2017b版本中又加入了诸多新颖的特性,尤其在DL方面,可以发现:仅仅几条简单的代码,就能够实现复杂的功能。基于以上,我在本文列举了几个在Matlab上学习Deep Learning的例子:1. 手写字符识别;2. 搭建网络对CIFAR10分类;3.搭建一个Resnet。务必保证主机已经安装Matlab 2017a及以上。

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本文来自于CS231N(2017 Spring),将介绍几种较为常见的CNN结构。以下网络均是ImageNet比赛的冠军之作,我们将从网络结构,参数规模,运算量等来描述各个网络的特点。

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SIFT(Scale-invariant feature transform)是一种检测局部特征的算法,该算法通过求一幅图中的特征点(interest points,or corner points)及其有关scaleorientation 的描述子得到特征并进行图像特征点匹配

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本文主要研究监督学习,所谓的监督学习就是在给定的,有限的,用于学习的训练数据集合(training data)出发,假设数据是独立同分布产生的;并且假设要学习的模型属于某个集合,即假设空间;我们根据一定的评价准则,从假设空间中选取一个最优的模型,使它对已知的训练数据以及未知的测试数据在给定评价准则下有最优的预测,最优模型的选取由算法实现。
所以统计学习方法有三个要素:模型策略算法

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对机器学习的学习我开始于二年级的《数据挖掘》课,当时袁老师对数据挖掘中的常用的算法做了一些介绍,但是这仅仅是个入门教学,我并没有深入了解的其中的原理。到现在我才深刻的意识到ML的重要性,我就抽空看了一些这方面的资料,整理了这一份文档。

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