clustering spectral机器 笔记

【机器学习】李宏毅——Flow-based Generative Models

本文主要介绍了Flow-based Generative Models的概念,以及其内部各个模块的主要思想,可结合我之前写过的生成模型的博客共同阅读。 ......
Flow-based Generative 机器 Models based

【机器学习】李宏毅——自注意力机制(Self-attention)

前面我们所讲的模型,输入都是一个向量,但有没有可能在某些场景中输入是多个向量,即一个向量集合,并且这些向量的数目并不是固定的呢? 这一类的场景包括文字识别、语音识别、图网络等等。 那么先来考虑输出的类型,如果对于输入是多个数目不定的向量,可以有以下这几种输出方式: 每个向量对应一个输出:输出的数目与 ......

【机器学习】李宏毅——AE自编码器(Auto-encoder)

1、What 在自编码器中,有两个神经网络,分别为Encoder和Decoder,其任务分别是: Encoder:将读入的原始数据(图像、文字等)转换为一个向量 Decoder:将上述的向量还原成原始数据的形式 而目标是希望还原出来的结果能够与原始数据尽可能的接近。其中的向量可称为Embedaing ......
编码器 Auto-encoder 编码 机器 encoder

【图像处理笔记】小波变换

【图像处理笔记】总目录 0 引言 1987年,小波被证明是多分辨率信号处理和分析的基础。多分辨率理论融合并统一了来自不同学科的技术,包括来自信号处理的子带编码、来自数字语音识别的正交镜像滤波及金字塔图像处理。顾名思义,多分辨率理论涉及多个分辨率下的信号(或图像)表示与分析。 曾经有人问我有关haar ......
图像处理 图像 笔记

【图像处理笔记】傅里叶变换

【图像处理笔记】总目录 0 引言 在之前的博客图像增强,傅里叶变换(OpenCV)中都有用到过傅里叶变换,但一直都不是特别理解,现系统地学习一下。先来看一个视频傅里叶级数与傅立叶变换,我们了解到任何周期函数都可以表示为不同频率的正弦函数和/或余弦函数之和,其中每个正弦函数和/或余弦函数都乘以不同的系 ......
图像处理 图像 笔记

一文读懂!异常检测全攻略!从统计方法到机器学习 ⛵

本文系统介绍了『单变量异常检测』和『多变量异常检测』识别技术,包括传统的统计方法(四分位距、标准差),以及前沿的机器学习模型(孤立森林、DBSCAN、LOF局部离群因子)。 ......
全攻略 机器 方法

边玩边学!交互式可视化图解!快收藏这18个机器学习和数据科学网站!⛵

机器学习算法理论比较枯燥乏味,但有许多有趣且有用的网站,您可以像游戏一样交互式操作,并同时学习机器学习概念、模型和应用知识。以下是 ShowMeAI 为大家整理的18个交互式机器学习网站,学起来! ......
交互式 机器 科学 数据 网站

机器学习分类模型评价指标之ROC 曲线、 ROC 的 AUC 、 ROI 和 KS

前文回顾: 机器学习模型评价指标之混淆矩阵 机器学习模型评价指标之Accuracy、Precision、Recall、F-Score、P-R Curve、AUC、AP 和 mAP 1. 基本指标 1.1 True Positive Rate(TPR) $TPR = \frac{TP}{TP+FN}$ ......
曲线 ROC 模型 机器 指标

视频超分之BasicVSR-阅读笔记

1.介绍 对于视频超分提出了很多方法,EDVR中采用了多尺度可变形对齐模块和多个注意层进行对齐和定位并且从不同的帧聚合特征,在RBPN中,多个投影模块用于顺序聚合多个帧中的特征。这样的设计是有效的,但不可避免地增加了运行时和模型的复杂性。此外,与SISR不同,VSR方法的潜在复杂和不同设计在实施和扩 ......
BasicVSR 笔记 视频

视频超分之BasicVSR++阅读笔记

1.介绍 在这项工作中,我们通过设计二阶网格传播和流引导的可变形对齐来重新设计BasicVSR,使信息能够更有效地传播和聚合。 如图所示,提出的二阶网格传播解决了BasicVSR中的两个限制:i)我们允许以类似网格的方式进行更积极的双向传播,ii)我们放松了BasicVSR中一阶马尔可夫特性的假设, ......
BasicVSR 笔记 视频

JUC源码学习笔记6——ReentrantReadWriteLock

系列文章目录和关于我 阅读此文需要有AQS独占和AQS共享的源码功底,推荐阅读: 1.JUC源码学习笔记1——AQS独占模式和ReentrantLock 2.JUC源码学习笔记2——AQS共享和Semaphore,CountDownLatch 一丶类结构和源码注释解读 1.ReadWriteLock ......
ReentrantReadWriteLock 源码 笔记 JUC

《Hierarchical Text-Conditional Image Generation with CLIP Latents》阅读笔记

概括 模型总述 本篇论文主要介绍DALL·E 2模型,它是OpenAI在2022年4月推出的一款模型,OpenAI在2021年1月推出了DALL·E模型,2021年年底推出了GLIDE模型。 DALL·E 2可以根据文本描述去生成原创性的、真实的图像,这些图像从来没有在训练集里出现过,模型真的学习到 ......

基于Sklearn机器学习代码实战

本文主要跟随Datawhale的学习路线以及内容教程,详细介绍了机器学期常见的多个基础算法的基于sklearn的实现过程,内容丰富。 ......
实战 机器 Sklearn 代码

【动手学深度学习】学习笔记

线性神经网络 图像分类数据集 import torch import torchvision from matplotlib import pyplot as plt from torch.utils import data from torchvision import transforms fr ......
深度 笔记

【图像处理笔记】SIFT算法原理与源码分析

【图像处理笔记】总目录 0 引言 特征提取就是从图像中提取显著并且具有可区分性和可匹配性的点结构。常见的点结构一般为图像内容中的角点、交叉点、闭合区域中心点等具有一定物理结构的点,而提取点结构的一般思想为构建能够区分其他图像结构的响应函数或者从特征线或轮廓中进行稀疏采样。Harris角点检测器便是运 ......
图像处理 算法 源码 图像 原理
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