本科课程模式识别

神经网络专题（二） 线性神经网络

线性神经网络主要应用领域有：函数拟合与逼近、预测、模式识别等。线性神经网络的输出表达式为：p是输出向量，y是输出值，w为权值，b是阈值
磨牙的小朋友·2020-09-12 03:40

串的模式匹配算法

串的模式识别是指在主串中找到模式串的过程。例如从主串abcdef寻找模式串ef，并返回模式串首字母在主串中的位置。以ababcabc为主串abc为模式串为例。
qq_26928843·2020-09-12 01:55

【重磅】CVPR 2018奖项公布：两篇最佳论文 何恺明获青年研究奖

▼点击上方蓝字关注网易智能为你解读AI领域大公司大事件，新观点新应用本届CVPR介绍【网易智能讯6月20日消息】北京时间今天凌晨，第31届计算机视觉和模式识别大会（ConferenceonComputerVisionandPatternRecognition
网易智能·2020-09-12 00:19

bp反向传播+3层全连接神经网络+softmax交叉熵损失+代码实现详解

引言上学期选了"模式识别与机器学习"这门课，但是没有选"模式识别"这门硬课，略有遗憾，因此博主想利用假期补一补基础。一、理论部分如标题所述，本文探讨的是bp反向传播这一经典算法。
野生蘑菇菌·2020-09-11 21:15

大数据应用技术课程教学改革与实践

点击上方蓝字关注我们大数据应用技术课程教学改革与实践夏大文1,2,王林1,2,张乾1,2,魏嘉银1,2,冯夫健1,2,李华青3,41贵州民族大学数据科学与信息工程学院，贵州贵阳5500252贵州省模式识别与智能系统重点实验室
唐名威·2020-09-11 18:33

FCM算法研究（一）

FCM算法来源聚类方法是一种研究数据结构的推导工具，可用于无监督模式识别技术、数据挖掘技术等。一般将聚类分为层次聚类和划分聚类。
繁拾简忆·2020-09-11 16:59

CV理论基础（五）：神经网络基础知识——神经元、基础神经网络、梯度下降、误差传播

神经网络可以用于分类、模式识别、连续值预测。神经元人工神经元：来源：生物神经元间相互联系，传递信息。借鉴生物神经元，形成人工神经元。概念：每个神经元都是一个结构相
'仰望星空,脚踏实地'-菱·2020-09-11 11:46

PCA算法的原理以及c++实现

PCA主成分分析，是模式识别中常见的特征降维的算法，其大体步骤可以分为以下几个部分：（1）原始特征矩阵归一化处理（假设M和样本，每个样本n个特征，则对M*N的X数据，进行零均值化，即减去这一列的均值）（
chengwei0019·2020-09-11 10:30

记录计算机专业研究生小论文从选题到投稿全过程 前言

先介绍一下我的基本情况，某985小硕，计算机专业，研究的方向有模式识别、机器学习、声音信号处理等。研一期间基本都是在写代码、出
丑不拉几香菇头·2020-09-11 10:43

matlab实现RCNN(一)

RCNNRCNN（RegionswithConvolutionalNeuralNetworkFeatures）算法思想来自于2014年国际计算机视觉与模式识别会议(CVPR)上的经典paper《RichfeaturehierarchiesforAccurateObjectDetectionandSegmentation
听说你爱吃芒果·2020-09-11 09:42

计算机类核心期刊排名

自动化学报北京中国科学院等5计算机科学重庆国家科技部西南信息中心6控制理论与应用广州中国科学院系统科学研究所等7计算机辅助设计与图形学学报北京中国计算机学会等8计算机工程与应用北京华北计算技术研究所9模式识别与人工智能北京中国自动化学会等
csyjgu·2020-09-11 08:55

论文写作 计算机类顶会顶刊，及论文发表指导

红外与毫米波学报》etc.EI级：《自动化学报》《光学精密工程》《电子学报》《软件学报》《计算机研究与发展》《计算机学报》征稿指南《计算机辅助设计与图形学学报》《系统工程与电子技术》中文核心《中国图象图形学报》《模式识别与人工智能
AIchiNiurou·2020-09-11 07:36

OpenCV4学习笔记（19）——模板匹配

模板匹配可以说是一种最简单的模式识别方法，它的实现主要是通过模板图像在被匹配图像中的平移，在被匹配图像中逐个区域寻找和模板图像相似的区域，如果存在某区域的相似度大于一定的阈值，则表明该区域和模板图像是相匹配的
邱小兵·2020-09-11 05:53

线性判别分析(Linear Discriminant Analysis, LDA）算法分析

5454943LDA算法入门一．LDA算法概述：线性判别式分析(LinearDiscriminantAnalysis,LDA)，也叫做Fisher线性判别(FisherLinearDiscriminant,FLD)，是模式识别的经典算法
艳光普照·2020-09-11 03:16

剑指offer.JZ48连续子数组的最大和

今天测试组开完会后,他又发话了:在古老的一维模式识别中,常常需要计算连续子向量的最大和,当向量全为正数的时候,问题很好解决。但是,如果向量中包含负数,是否应该包含某个负数,并期望旁边的正数会弥补它呢？
zmy19·2020-09-11 03:17

【剑指Offer】连续子数组的最大和

今天测试组开完会后,他又发话了:在古老的一维模式识别中,常常需要计算连续子向量的最大和,当向量全为正数的时候,问题很好解决。但是,如果向量中包含负数,是否应该包含某个负数,并期望旁边的正数会弥补它呢？
ArvinYL·2020-09-11 03:02

剑指—JZ30连续子数组的最大和

今天测试组开完会后,他又发话了:在古老的一维模式识别中,常常需要计算连续子向量的最大和,当向量全为正数的时候,问题很好解决。但是,如果向量中包含负数,是否应该包含某个负数,并期望旁边的正数会弥补它呢？
jianghuia·2020-09-11 01:17

分类算法概述

摘要：分类是数据挖掘、机器学习和模式识别中一个重要的研究领域。通过对当前数据挖掘中具有代表性的优秀分类算法进行分析和比较，总结出了各种算法的特性，为使用者选择算法或研究者改进算法提供了依据。
ishuang·2020-09-11 01:07

关于数组的问题（连续子数组的最大和、数组中出现次数超过一半的数字、调整数组顺序使奇数位于偶数之前）

题目一：连续子数组的最大和题目描述：在古老的一维模式识别中,常常需要计算连续子向量的最大和,当向量全为正数的时候,问题很好解决。
Traveling_DING·2020-09-11 01:23

聚类算法之K-Means，K-Means++，elkan K-Means和MiniBatch K-Means算法流程

聚类问题是机器学习中无监督学习的典型代表，在数据分析、模式识别的很多实际问题中得到了应用。我们知道，分类问题是机器学习中最常见的一类问题，它的目标是确定一个物体所属的类别。
Jerry_Chang31·2020-09-10 23:33

视觉研究的问题和方向

最近坐语义分割发现视觉很多学术研究分支图像图形学形态学模式识别数字图像计算机视觉机器视觉其实这些分支都是一种量化和学习范式，里面牵扯很多范数和随机过程在信息反向传播和算法进化上。
adamBug391·2020-09-10 21:31

基于脑电图的脑机接口迁移学习:2016年以来的进展综述

TransferLearningforEEG-BasedBrain-ComputerInterfaces:AReviewofProgressesSince2016摘要主要内容Introducition摘要在基于eeg的BCI系统中建立一个对不同对象、不同会话、不同设备和任务最优的通用模式识别模型是非常困难的
BULE_Input·2020-09-10 20:21

mnist文件提取成bmp（matlab代码）

因为要写模式识别的大作业，用fisher线性判别函数来识别数字首先得用到手写体的数据经过长时间绝望的百度搜索之后首先找到了mnist手写体的未处理原始格式ps:就是四个.gz的压缩包，下载之后解压缩变成附上下载地址
skyliuhc·2020-09-10 20:45

CVPR 2020 开幕！最佳论文奖等揭晓！

新智元报道来源：CVPR2020编辑：新智元编辑部【新智元导读】美国西雅图时间6月16日上午8:30（北京时间晚11:30），大家期待已久的计算机视觉和模式识别领域的「奥斯卡」CVPR2020开幕式暨颁奖仪式正式线上举行
OpenCV中文网公众号·2020-09-10 18:51

深度解析K-L变换 及其 在特征识别中的应用

在模式识别和图像处理中一个主要的问题就是降维，在实际的模式识别问题中，我们选择的特征经常彼此相关，在识别这些特征时，数量很多，大部分都是无用的。如果我们能减少特征的数量，即减少特征空间
沈子恒·2020-09-10 17:41

类脑视觉认知及人脸识别

从七十年代以来，随着认知心理学自身的发展，认知心理学关于模式识别的研究在取向上出现了某些重要的变化。
shentayutayu·2020-09-10 17:10

CVPR—2017会议全套视频下载地址分享

CVPR是IEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition的缩写，即IEEE国际计算机视觉与模式识别会议。
lqfarmer·2020-09-10 15:29

模式识别：感知器的实现

在之前的模式识别研究中，判别函数J(.)的参数是已知的，即假设概率密度函数的参数形式已知。本节不考虑概率密度函数的确切形式，使用非参数化的方法来求解判别函数。
Herbert_Zero·2020-09-10 14:04

工业相机与SCARA机械臂的坐标系标定

在工业现场当中，相机拍摄到的图像有一个相机坐标系，而机器人自身也有一个机器人自身的坐标系，两者互相独立；当我们通过相机进行对物体进行拍摄，通过模式识别得到了目标物体在相机坐标系下的坐标位置，那
liangchunjiang·2020-09-10 14:42

【牛客】连续子数组的总和

今天测试组开完会后,他又发话了:在古老的一维模式识别中,常常需要计算连续子向量的最大和,当向量全为正数的时候,问题很好解决。但是,如果向量中包含负数,是否应该包含某个负数,并期望旁边的正数会弥补它呢？
jhcconan614·2020-09-10 14:02

实验室蒋田仔研究员：脑网络组图谱近10年研究详解【附PPT】

来源：模式识别国家重点实验室【导读】脑是人体最为复杂的器官，脑图谱是理解脑的结构和功能的基石。它为探索复杂的脑部结构和异常变化进行"导航"。
人工智能学家·2020-09-10 12:39

剑指Offer——连续子数组的最大和

今天测试组开完会后,他又发话了:在古老的一维模式识别中,常常需要计算连续子向量的最大和,当向量全为正数的时候,问题很好解决。但是,如果向量中包含负数,是否应该包含某个负数,并期望旁边的正数会弥补它呢？
WYFVV·2020-09-10 12:58

AI周边二：FPGA在AI领域的角色

在有实用价值的图像分析、语音理解等模式识别的处理计算中，
万能的小黑Alex·2020-09-10 10:49

直播预告 | 近代物体检测与Objects365 ：大规模高质量检测数据集

自然目标检测是计算机视觉和模式识别领域的基础问题之一，对计算机视觉和模式识别领域具有重要的应用价值。
BAAIBeijing·2020-09-10 09:34

做刷脸项目找靠谱的刷脸支付服务商合作

人脸识别与指纹识别、掌纹识别、视网膜识别、骨骼识别、心跳识别等都属于人体生物特征识别技术，都是随着光电技术、微计算机技术、图像处理技术与模式识别等技术的快速发展应运而生的。可以快捷、精准。
掌优魏·2020-08-26 22:48

概率性机器学习与人工智能

这篇综述提供了对概率框架的描述，并且讨论了在这一领域最为先进的技术，换句话说，是概率编程、贝叶斯优化、数据压缩和自动模式识别。1.应用场景是什么？
yeler082·2020-08-26 16:09

CFNet视频目标跟踪推导笔记

2018-05-0715:17:16越野者阅读数2709更多分类专栏：视频目标跟踪（Visualtracking）论文笔记（Papernotes）相关滤波（Correlationfilter）数字图像处理、模式识别与深度学习论文题目
目标跟踪的小白妹子·2020-08-26 15:48

ML基本知识（五）逻辑斯谛回归 VS 贝叶斯分类

在开始学习AndrewNg的机器学习的课程中，以为自己把最大似然估计，最大后验概率估计，以及logisticregression,贝叶斯分类的关机搞的很清，但是上完了学校模式识别的课程之后，我的人生观就彻底颠覆了
LightYoungLee·2020-08-26 15:58

Machine Learning: A Probabilistic Perspective——Chapter 1

1.1.1机器学习的分类预测/监督学习当yiy_iyi是一个明确的值，那么问题成为分类问题或者是模式识别当yiy_iyi时一个real-valued，那么问题时一个回归序数回归（ordinalregression
Hanye4244·2020-08-26 15:15

object detection[NMS]

1nms2soft-nms3softer-nms1.nms主要就是通过迭代的形式，不断的以最大得分的框去与其他框做iou操作，并过滤那些iou较大（即交集较大）的框IOU也是一种Tanimoto测量方法[见模式识别
weixin_34289454·2020-08-26 15:25

卷积神经网络直观解释

-------------在模式识别的传统模型中，利用手工设计的特征提取器从输入中提取相关信息，消除无关变量。一个可训练的分类器然后将得到的特征向量分为不同的类。
u013913819·2020-08-26 14:50

四种聚类方法浅谈

常见的如：模式识别、数据分析、图像处理、市场研究以及文档分析等。
不爱学习的笨蛋·2020-08-26 14:16

opencv使用svm

240137450微信15013593099OpenCV开发SVM算法是基于LibSVM软件包开发的，LibSVM是台湾大学林智仁(LinChih-Jen)等开发设计的一个简单、易于使用和快速有效的SVM模式识别与回归的软件包
q123456789098·2020-08-26 13:12

模式识别中的正样本与负样本

转载自：http://www.cnblogs.com/rainsoul/p/6247779.html首先将这个问题分为分类问题与检测问题两个方面进行理解：（1）在分类问题中，这个问题相对好理解一点，比如人脸识别中的例子，正样本很好理解，就是人脸的图片，负样本的选取就与问题场景相关，具体而言，如果你要进行教室中学生的人脸识别，那么负样本就是教室的窗子、墙等等，也就是说，不能是与你要研究的问题毫不相关
空山明月_Blog·2020-08-26 12:31

SVM算法在项目实践中的应用！

Datawhale干货作者：苏丽敏，Datawhale优秀学习者，北理工计算机硕士支持向量机(SupportVectorMachine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势
Datawhale·2020-08-26 11:42

半监督学习

1.简介半监督学习(Semi-SupervisedLearning，SSL)是模式识别和机器学习领域研究的重点问题，是监督学习与无监督学习相结合的一种学习方法。
hellowuxia·2020-08-26 07:43

黄色识别

黄色-图片自动识别是一个涉及到图像处理、模式识别、机器学习、统计概率的综合领域，其关键技术包括：皮肤检测、人脸检测、连通区域分析、贝叶斯分类、支持向量机等等关于绿-坝是如何实现的，我一直很感兴趣。
a7458969·2020-08-25 17:33

智慧洗车与车牌识别的碰撞

它融合了多项专利技术，采用了多项IT高新技术，如视频编解码技术、嵌入式系统技术、存储技术、网络技术、车牌识别技术、智能技术和模式识别技术等。
OCRMiss_hu·2020-08-25 17:31

模式识别课堂笔记——优化函数总结

1、SGD随机梯度下降是最原始的优化函数优点:算法收敛速度快(在BatchGradientDescent算法中,每轮会计算很多相似样本的梯度,这部分是冗余的)可以在线更新有几率跳出一个比较差的局部最优而收敛到一个更好的局部最优甚至是全局最优缺点:容易收敛到局部最优，并且容易被困在鞍点2、AdagradAdagrad算法能够在训练中自动的对learningrate进行调整，对于出现频率较低参数采用较
Mosay_dhu·2020-08-25 17:20

模式识别课程笔记——梯度消失与激活函数

1、梯度消失的产生原因使用sigmoid函数作为激活函数时，靠近输出层的梯度较大，更新较快；靠近输入层的梯度较小，更新较慢。因此当靠近输出层的梯度更新完成时，靠近输入层的权重未得到充分更新，仍保持几乎随机的状态。靠近输入层的函数梯度小的原因：偏导约等于变化量的比值，当激活函数是sigmoid函数时，输入变化量很大，所对应输出的变化量却很小。如此从最后的梯度向前依次传递，离输出很远的部分梯度变化很小
Mosay_dhu·2020-08-25 17:29
上一页 39 40 41 42 43 44 45 46 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他