基于模型的优化方法(model-based optimization method): 小波变换.卡尔曼滤波.中值滤波.均值滤波: 优点:对于处理不同的逆问题都非常灵活:缺点:为了更好的效果而采用各种复杂的先验,非常地费时 基于判别式学习方式(discriminative learning method): 训练成对的图像 优点:快速测试: 针对特定的任务,所以有一定的限制: Deep Plug-and-Play Super-Resolution for Arbitrary Blur Kerne…

最近在学深度学习相关的东西,在网上搜集到了一些不错的资料,现在汇总一下: Free Online Books  by Yoshua Bengio, Ian Goodfellow and Aaron Courville Neural Networks and Deep Learning42 by Michael Nielsen Deep Learning27 by Microsoft Research Deep Learning Tutorial23 by LISA lab, University…

转自:机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料 <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最…

##机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 2)---#####注:机器学习资料[篇目一](https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md)共500条,[篇目二](https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl2.md)开始更新------#####希望转载的朋友**一定要保留原文链接**,因为这个项目还在继续也在不定期更新．希望看到…

机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料 機器學習.深度學習方面不錯的資料,轉載. 原作:https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md 原作作者會不斷更新.本文更新至2014-12-21 <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍非常全面.从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep L…

论文阅读: Remote Sensing Images Semantic Segmentation with General Remote Sensing Vision Model via a Self-Supervised Contrastive Learning Method 作者声明 版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 原文链接:https://www.cnblogs.com/phoenixash/p/15371354.ht…

流形学习 (manifold learning) zz from prfans............................... dodo:流形学习 (manifold learning) dodo 流形学习是个很广泛的概念.这里我主要谈的是自从2000年以后形成的流形学习概念和其主要代表方法.自从2000年以后,流形学习被认为属于非线性降维的一个分支.众所周知,引导这一领域迅速发展的是2000年Science杂志上的两篇文章: Isomap and LLE (Locally Lin…

One-shot learning Zero-shot learning Multi-shot learning Sparse Fine-grained Fine-tune 背景:CVPR 2018收录了4篇关于小样本学习的论文,而到了CVPR 2019,这一数量激增到了近20篇 那么什么是小样本学习呢? 在机器学习里面,训练时你有很多的样本可供训练,而如果测试集和你的训练集不一样,那么这时候称为支持集support data.在测试时,你会面对新的类别(通常为 5 类),其中每个类别仅有极少量…

集成学习(Ensembling Learning) 标签(空格分隔): 机器学习 Adabost 对于一些弱分类器来说,如何通过组合方法构成一个强分类器.一般的思路是:改变训练数据的概率分布(权值分布),针对不同的训练数据分布调用弱学习算法学习一系列的弱分类器,然后将他们组合起来,形成强分类器. 需要解决的问题有: 在每一轮如何改变训练数据的权值或概率分布? 如何将若分类器组合成一个强分类器. 已知数据集\(T = \{(x_{1},y_{1}),(x_{2},y_{2}),..., (x_{n…

[面向代码]学习 Deep Learning(二)Deep Belief Nets(DBNs) http://blog.csdn.net/dark_scope/article/details/9447967 分类: 机器学习2013-07-24 11:50 517人阅读 评论(5) 收藏 举报 目录(?)[-] DBNdbnsetupm DBNdbntrainm DBNrbmtrainm DBNdbnunfoldtonnm 总结 =================================…

阅读目录 1. 写在前面 2. 什么是active learning? 3. active learning的基本思想 4. active learning与半监督学习的不同 5. 参考文献   1. 写在前面 在机器学习(Machine learning)领域,监督学习(Supervised learning).非监督学习(Unsupervised learning)以及半监督学习(Semi-supervised learning)是三类研究比较多,应用比较广的学习技术,wiki上对这三种学习…

浅谈深度学习(Deep Learning)的基本思想和方法  参考:http://blog.csdn.net/xianlingmao/article/details/8478562 深度学习(Deep Learning),又叫Unsupervised Feature Learning或者Feature Learning,是目前非常热的一个研究主题. 本文将主要介绍Deep Learning的基本思想和常用的方法. 一. 什么是Deep Learning? 实际生活中,人们为了解决一个问题,如对象…

一.问题: keras中不能在每个epoch实时显示学习速率learning rate,从而方便调试,实际上也是为了调试解决这个问题:Deep Learning 31: 不同版本的keras,对同样的代码,得到不同结果的原因总结 二.解决方法 1.把下面代码加入keras文件callbacks.py中: class DisplayLearningRate(Callback): '''Display Learning rate . ''' def __init__(self): super(Dis…

注:转自 Hbase技术详细学习笔记 最近在逐步跟进Hbase的相关工作,由于之前对Hbase并不怎么了解,因此系统地学习了下Hbase,为了加深对Hbase的理解,对相关知识点做了笔记,并在组内进行了Hbase相关技术的分享,由于Hbase涵盖的内容比较多,因此计划分享2期,下面就是针对第一期Hbase技术分享整体而成,第一期的主要内容如下: 一.Hbase介绍 二.Hbase的Region介绍 三.Hbase的写逻辑介绍 四.Hbase的故障恢复 五.Hbase的拆分和合并 如下ppt所示:…

工欲善其事,必先利其器,VC开发MFC Windows程序,Visual C++或Visual Studio是必须的,恩,这里都给你总结好了,拿去吧:VC/MFC开发必备Visual C++.Visual Studio.MSDN等下载汇总,甭客气~  啊?还没有开始学C++?那你先学习C++语言基础吧,C/C++语言基础学习资料及视频教程请看这里. 史无前例的网络最全最强C/C++资料索引: C/C++编程语言学习资料尽收眼底 电子书+视频教程 VC++/MFC(VC6)开发技术精品学习资料下载…

接下来我们回顾一下动态规划算法(DP)和蒙特卡罗方法(MC)的特点,对于动态规划算法有如下特性: 需要环境模型,即状态转移概率\(P_{sa}\) 状态值函数的估计是自举的(bootstrapping),即当前状态值函数的更新依赖于已知的其他状态值函数. 相对的,蒙特卡罗方法的特点则有: 可以从经验中学习不需要环境模型 状态值函数的估计是相互独立的 只能用于episode tasks 而我们希望的算法是这样的: 不需要环境模型 它不局限于episode task,可以用于连续的任务 本文介绍的时…

特别棒的一篇文章,仍不住转一下,留着以后需要时阅读 基于Theano的深度学习(Deep Learning)框架Keras学习随笔-01-FAQ…

探讨:ASP.NET技术的学习顺序问题 摘要:很多人对于ASP.NET的入门和学习顺序比较迷茫,今天让我们一起来跟随作者的思路学习探讨ASP.NET的学习顺序问题,希望有所帮助. 如果你已经有较多的面向对象开发经验,跳过以下这两步: 第一步 掌握一门.NET面向对象语言,C#或VB.NET. 我强烈反对在没系统学过一门面向对象(OO)语言的前提下去学ASP.NET. ASP.NET是一个全面向对象的技术,不懂OO,那绝对学不下去! 第二步 对.NET Framework类库有一定的了解 可以通过…

强化学习读书笔记 - 06~07 - 时序差分学习(Temporal-Difference Learning) 学习笔记: Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 2016 数学符号看不懂的,先看看这里: 强化学习读书笔记 - 00 - 术语和数学符号 时序差分学习简话 时序差分学习结合了动态规划和蒙特卡洛方法,是强化学习的核心思想. 时序差分这个词不…

Deep Learning是机器学习中一个非常接近AI的领域,其动机在于建立.模拟人脑进行分析学习的神经网络,近期研究了机器学习中一些深度学习的相关知识,本文给出一些非常实用的资料和心得. Key Words:有监督学习与无监督学习.分类.回归.密度预计.聚类,深度学习,Sparse DBN, 1. 有监督学习和无监督学习 给定一组数据(input,target)为Z=(X,Y). 有监督学习:最常见的是regression & classification. regression:Y是实数ve…

分布式缓存技术redis学习系列(一)--redis简介以及linux上的安装以及操作redis问题整理 分布式缓存技术redis学习系列(二)--详细讲解redis数据结构(内存模型)以及常用命令 分布式缓存技术redis学习系列(三)--redis高级应用(主从.事务与锁.持久化) 分布式缓存技术redis学习系列(四)--redis高级应用(集群搭建.集群分区原理.集群操作) 分布式缓存技术redis学习系列(五)--spring-data-redis与JedisPool的区别.使用Sha…

1.引言 特别说明:本文内容仅用于即时通讯技术研究和学习之用,请勿用于非法用途.如本文内容有不妥之处,请联系JackJiang进行处理!   我司有关部门为了获取黑产群的动态,有同事潜伏在大量的黑产群(QQ群.微信群)中,干起了无间道的工作.随着黑产群数量的激增,同事希望能自动获取黑产群的聊天信息,并交付风控引擎进行风险评估.于是,这个工作就交给我了,是时候表现一波了…… 针对同事的需求,分析了一通,总结一下: 1)能够自动获取微信和 QQ群的聊天记录: 2)只要文字记录,图片和表情包,语音之类…

1.引言 特别说明:本文内容仅用于即时通讯技术研究和学习之用,请勿用于非法用途.如本文内容有不妥之处,请联系JackJiang进行处理!   我司有关部门为了获取黑产群的动态,有同事潜伏在大量的黑产群(QQ群.微信群)中,干起了无间道的工作.随着黑产群数量的激增,同事希望能自动获取黑产群的聊天信息,并交付风控引擎进行风险评估.于是,这个工作就交给我了,是时候表现一波了…… 针对同事的需求,分析了一通,总结一下: 1)能够自动获取微信和 QQ群的聊天记录: 2)只要文字记录,图片和表情包,语音之类…

[重磅干货整理]机器学习(Machine Learning)与深度学习(Deep Learning)资料汇总 .…

近日重新开始学习WebSocket技术,什么是WebSocket,在<对WebSocket技术的学习与探索(一)>文章中已经说明白了,还没理解可以看看这篇文章http://www.ruanyifeng.com/blog/2017/05/websocket.html…

在线学习 online learning Online learning并不是一种模型,而是模型的训练方法.能够根据线上反馈数据,实时快速的进行模型调优,使得模型能够及时反映线上的变化,提高线上预测的准确率. 在线模型的评估之--Mistake Bound 假设有一个模型完全预测正确,Mistake Bound表示的就是找到这个模型最多犯错的次数. 用Halving算法来解决这个问题,算法步骤如下: 所以犯错次数小于等于对模型集合数量求以2为底的对数. 在线模型的评估之--Regret 后悔度…

摘要: 大白话解释字典学习,分享第五个月的学习过程,人生感悟,最后是自问自答. 目录: 1.字典学习(Dictionary Learning,DL) 2.学习过程 3.自问自答 内容: 1.字典学习(Dictionary Learning,DL) ——如果把“0”,“1”看做是字典中的“字”,万事万物皆可用字典表示. 对于汉字来说,只含“0”,“1”字典就显得过于简单,<康熙字典>47035个汉字又臃肿了些,<现代汉语常用字表>就3500个汉字似乎刚刚好,这样我们就能把随便一篇文章…

from:http://blog.sciencenet.cn/blog-830496-679604.html 深度学习(Deep Learning,DL)的相关资料总结 有人认为DL是人工智能的一场革命,貌似很NB.要好好学学. 0    第一人(提出者)     好像是由加拿大多伦多大学计算机系(Department of Computer Science ,University of Toronto) 的教授Geoffrey E. Hinton于2006年提出.    其个人网站是:    …

from:http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7826917 Deep Learning是机器学习中一个非常接近AI的领域,其动机在于建立.模拟人脑进行分析学习的神经网络,最近研究了机器学习中一些深度学习的相关知识,本文给出一些很有用的资料和心得. Key Words:有监督学习与无监督学习,分类.回归,密度估计.聚类,深度学习,Sparse DBN, 1. 有监督学习和无监督学习 给定一组数据(input,target)为Z=(X,…

--------------------- 作者:bestrivern 来源:CSDN 原文:https://blog.csdn.net/bestrivern/article/details/87008263 ========================================================== 一.迁移学习(Transfer learning)1.Task A and Task B has the same input x 2.You have a lot mor…