特征值特征向量

HAWQ：基于 Hessian 的混合精度神经网络量化

HAWQ：基于Hessian的混合精度神经网络量化摘要动机方法海森方法的有效性分析海森矩阵方法推导根据幂迭代求海森矩阵的最大特征值根据海森矩阵最大特征值确定量化精度与顺序实验结果ResNet20OnCIFAR
AI异构·2023-10-14 14:05

vearch：大规模向量相似性搜索系统的挑战与实践

深度学习是通过将图片、文本、视频等编码成高维特征向量来解决问题的，这就出现了海量高维特征向量的存储与计算问题，这些问题急需得到很好的解决。
Iris_6713·2023-10-14 13:56

有关范数的学习笔记

换句话说，正定矩阵的所有特征值都大于零。半正定矩阵（Positiv
wangxiaojie6688·2023-10-14 05:21

矩阵的奇异值分解

线性代数中，我们所说的矩阵的特征分解，即为：然而，要满足特征分解，矩阵必须为方阵，否则无法直接求解特征值。
Keybeawesome·2023-10-13 21:49

竞赛 深度学习 机器视觉 人脸识别系统 - opencv python

文章目录0前言1机器学习-人脸识别过程人脸检测人脸对其人脸特征向量化人脸识别2深度学习-人脸识别过程人脸检测人脸识别MetricLarning3最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是深度学习机器视觉人脸识别系统该项目较为新颖
iuerfee·2023-10-13 19:58

《速通深度学习数学基础》

目录序前言第1章线性代数的基本概念1.1向量和深度学习1.2向量距离计算1.3向量的基本性质1.4矩阵的基本概念1.5一些特殊的矩阵第2章线性代数在深度学习中的应用2.1特征值和特征向量2.2奇异值分解
AI_卢菁博士·2023-10-13 12:35

opencv学习笔记三十八：级联分类器人脸检测

②使用积分图（IntegralImage）对Haar-like特征值进行加速求解。③使用AdaBoost算法训练区分人脸和非人脸的强分类器。④使用筛选式级联把强分类器级联到一起，提高准确率。
东城青年·2023-10-13 07:48

感知机模型

前言感知机是二类分类的线性分类模型，其输入为实例的特征向量，输出为实例的类别，取+1和-1二值。
talentsta·2023-10-12 18:55

【深蓝学院】手写VIO第6章--视觉前端--作业(SVD分解部分复习)

总结一下，关于奇异值分解(SingularValueDecomposition，SVD)有以下内容摘抄自该博客，关于SDV分解的部分应该是摘自李航《统计学习方法里面的》：1.特征值分解设A为n阶方阵，若存在数
读书健身敲代码·2023-10-12 13:32

07. 机器学习入门3 - 了解K-means

我们在机器学习入门已经学习了两节课，分别接触了动态规划，机器学习的背景，特征向量以及梯度下降。
茶桁·2023-10-12 07:14

【计算机毕设项目】深度学习 机器视觉 人脸识别系统 - opencv python

文章目录0前言1机器学习-人脸识别过程人脸检测人脸对其人脸特征向量化人脸识别2深度学习-人脸识别过程人脸检测人脸识别MetricLarning0前言这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点
m0_76217654·2023-10-12 02:41

大数据毕设 深度学习 机器视觉 人脸识别系统 - opencv python

文章目录0前言1机器学习-人脸识别过程人脸检测人脸对其人脸特征向量化人脸识别2深度学习-人脸识别过程人脸检测人脸识别MetricLarning0前言这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点
m0_76217654·2023-10-12 02:40

大数据项目分享 - 深度学习 机器视觉 人脸识别系统 - opencv python

文章目录0前言1机器学习-人脸识别过程人脸检测人脸对其人脸特征向量化人脸识别2深度学习-人脸识别过程人脸检测人脸识别MetricLarning0前言这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点
kooerr·2023-10-12 02:40

竞赛选题 深度学习 机器视觉 人脸识别系统 - opencv python

文章目录0前言1机器学习-人脸识别过程人脸检测人脸对其人脸特征向量化人脸识别2深度学习-人脸识别过程人脸检测人脸识别MetricLarning3最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是深度学习机器视觉人脸识别系统该项目较为新颖
laafeer·2023-10-12 02:38

吴恩达深度学习第一门课学习总结

吴恩达老师主要是通过逻辑回归来讲解这些概念首先是如何处理输入样本，对于一张彩色图片，具有RGB三个通道，在计算机上就是通过三个矩阵来存储通道里的像素值，如上图中dpi的彩图，其像素个数就有，我们需要用一个特征向量
半个女码农·2023-10-12 00:37

图像特征算法---ORB算法的python实现

一、ORB算法1.算法简介ORB是OrientedFastandRotatedBrief的简称，可以用来对图像中的关键点快速创建特征向量，这些特征向量可以用来识别图像中的对象。
YoLo-8·2023-10-11 22:43

计算快速汉明距离

这样，我就可以可以把，例如四个临近点，对应梯度特征合并为一个特征向量，如图只需要一个字节的大小空间就可以表示一个特征。
AdrianHust·2023-10-11 20:30

汉明距离的计算

这样，我就可以可以把，例如四个临近点，对应梯度特征合并为一个特征向量，如图只需要一个字节的大小空间就可以表示一个特征。
A1_abc·2023-10-11 20:58

机器学习（一）监督学习，非监督学习和强化学习

1、监督学习是指原始数据中既有特征值也有标签值的机器学习；（有老师教）我们把监督学习(SL)要解决的问题分成两类：回归(Regression)和分类(Classific
人工智·2023-10-11 13:32

[Machine learning][Part4] 线性回归模型技巧

梯度下降法缩放特征在多特征的情况下，如果有的特征值的范围特别大，那么这个特征值的权重w的选择对模型的训练影响较大，需要初始值选择较小。例如下
思则变·2023-10-11 12:24

考研数学复习计划

高数二学习规划高等数学函数、极限、连续一元函数微分学一元函数积分学多元函数微积分学常微分方程线性代数行列式矩阵向量线性方程组矩阵的特征值和特征向量二次型学习规划1)知识点的熟悉和梳理方法：利用辅导书加视频网课目的
谁砍了我的二叉树·2023-10-11 09:58

BERT入门教程学习心得 word embedding

Youtube上一个BERTTutorial的视频https://www.youtube.com/channel/UCoRX98PLOsaN8PtekB9kWrwWordEmbedding将word变成一组特征向量
sdywtzymy·2023-10-10 15:52

推广的euclid_问题引导的代数学: Euclid 空间 III

满足上述等价条件的变换称为反对称变换.与对称变换可对角化不同,反对称变换的标准形离不开二阶块.问题8.66设为反对称变换,则存在一组标准正交基使得的矩阵为其中,,为正实数.于是我们很容易得到反对称矩阵的特征值和特征向量
文刀木之南·2023-10-10 13:03

北京大学计算机801考试大纲,2019年中国科学院大学801高等代数考研初试大纲

它的主要内容包括多项式、行列式和线性方程组、矩阵及其标准形、特征值和特征向量、线性变换和矩阵范数。要求考生熟悉基本概念、掌握基本定理、有较强的运算能力和综合分析解决问题能力。一
茸茸君·2023-10-10 13:03

《线性代数》同济六版 总结

矩阵和线性代数在图像处理中运用的非常多，同样地，在机器学习某种事件特征我们常常会描绘成特征向量，那么矩阵的运算和理论方法都必将会应用进来。
Yukyin·2023-10-10 02:03

矩阵分解PCA,SVD

PCA协方差矩阵的特征向量是PCA主成分的方向。
小小白2333·2023-10-10 01:55

第二期：关于十大数据相关问答汇总，关注持续更新中哦~

微积分（求导，极值，极限）线性代数（矩阵表示、矩阵计算、特征根、特征向量）概率论+统计（很多数据分析建模基于统计模型）、统计推断、随机过程线性规划+凸优化、非线性规划等*数值计算、数值线代等当然一开始只要有微
weixin_34126215·2023-10-10 00:13

线性代数及matlab实现,线性代数及其MATLAB应用

全书共分六章，内容包括行列式、矩阵及初等变换法、求解线性方程组理论与方法、向量的相关性理论、矩阵的特征值问题及二次型化标准形方法等。
fiisio·2023-10-10 00:12

伯努利朴素贝叶斯

17sklearn.naive_bayes.BernoulliNB与多项式模型一样，伯努利模型适用于离散特征的情况，所不同的是，伯努利模型中每个特征的取值只能是1和0(以文本分类为例，某个单词在文档中出现过，则其特征值为
niartnelis·2023-10-09 14:59

arm的软断点和硬断点

软件断点则是通过在代码中设置特征值的方式来实现的。当需要在某地址代码处设置软件断点的时候，仿真器会先将此处代码
xiaoyaofeidao·2023-10-09 01:15

数据挖掘（异常检测）——线性方法

（线性方法）大纲补充内容：一、PCA实现流程，设有m条n维数据：S1.将原始数据按列组成n行m列矩阵X；S2.将X的每一行进行零均值化，即减去这一行的均值；S3.求出协方差矩阵；S4.求出协方差矩阵的特征值及对应的特征向量
EL33·2023-10-08 21:13

正交对角化，奇异值分解

与普通矩阵对角化不同的是，正交对角化是使用正交矩阵对角化，正交矩阵是每列向量都是单位向量，正交矩阵*它的转置就是单位矩阵与普通矩阵对角化一样，正交对角化的结果也是由特征值组成的对角矩阵本质还是特征向量对原矩阵的拉伸
accosmos·2023-10-08 19:58

干货 | 分布式系统的数据分片难题

本文主要讨论数据分片的三个问题：如何做数据分片、数据分片的特征值以及数据分片元数据的管理。
running_elephant·2023-10-08 15:39

标准差椭圆算法实现

标准差椭圆的计算公式如下：椭圆的中心点是数据集的均值，其方向由对应于特征值最大和次大的两个特征向量所定义。如果两个特征值相等，则椭圆沿着任何方向都可以。
封印师请假去地球钓鱼·2023-10-08 14:33

广义线性模型 (GLMs)

给定特征向量下目标变量的条件分布满足以下3个假设：（1）服从指数族分布。（2）假设函数等于条件期望。（3）自然参数是特征向量的线性函数。模型中的自然参数可以是有值向量，此时对应的假设(3)满足。
deBroglie·2023-10-08 14:46

MATLAB数学建模 线性方程式与线性系统

线性方程求解线性方程高斯消去法`rref()`LU因子化高效`mldivide()、\`克莱默法则线性系统特征值和特征向量`eig()`矩阵指数`expm()`习题本次内容涉及线性代数，视频中大部分在讲解线性代数的知识
热带鱼啊·2023-10-08 10:20

matlab中的pzmap的意思,Matlab 学习

我会把平时学习过程中用到的matlab命令一一整理到这里，方便下次使用rref(A)把A化成阶梯形矩阵det(A)求A的特征值inv(A)求A的逆12345I=eye(2)I=1001K=PLACE(A
黑岛沙和·2023-10-08 06:57

卷积网络的发展历史-LeNet

全连接层则将特征向量映射到类别概率上。特点LeNet的特点如下所示：（1）定义了卷积神经网络（ConvolutionalNeur
会的东西有点杂·2023-10-07 07:09

深度学习之人脸检测算法

用黑白两种矩形框组合成特征模板，在特征模板内用黑色矩形像素和减去白色矩形像素和来表示这个模版的特征值。例如：脸部的一些特征能由矩形模块差值特征简单的
白云如幻·2023-10-07 05:20

统计学习方法概论

1.统计学习统计学习包括监督学习、非监督学习、半监督学习、强化学习输入空间：输入变量取值的集合输出空间：输出变量取值的集合特征空间：所有特征向量存在的空间分类问题：输出变量为有限个离散变量的预测问题回归问题
slsefe·2023-10-06 23:38

matlab 求特征值的命令,MATLAB自学笔记（九）：稀疏矩阵、特征值与特征向量

稀疏矩阵稀疏矩阵定义：含有大量0元素的矩阵一个稀疏矩阵包括m*3项元素，其中m是原数组中非零项的个数。其第一列是行下标，第二列是列下标，第三列是非零项的值储存一个浮点数需要8字节，一个下标值需要4字节，则储存整个矩阵需要16*m个字节1.稀疏矩阵的存储方式对于稀疏矩阵，MATLAB仅存储矩阵所有的非零元素的值及其位置2.稀疏矩阵的生成利用函数sparse(稀疏)建立一般的稀疏矩阵sparse(A)
郭底迪·2023-10-06 23:35

机器学习基础之《回归与聚类算法（1）—线性回归》

线性回归应用场景如何判定一个问题是回归问题的，目标值是连续型的数据的时候房价预测销售额度预测贷款额度预测、利用线性回归以及系数分析因子2、线性回归定义线性回归(Linearregression)是利用回归方程(函数)对一个或多个自变量(特征值
csj50·2023-10-06 15:35

回归（三）：Softmax回归

先以三分类为例；假设有三个类别，那么我们就可以做三次logistic回归，假定有n个特征值，我们可以定义：那么的概率分别为：这就
阿圆的一亩三分地·2023-10-06 10:55

《3D游戏与计算机图形学中的数学方法》

特征值和特征向量（可逆方阵）对称矩阵对角
似奔跑的野马·2023-10-06 08:48

数字特征值编程题（java)

题目对数字求特征值是常用的编码算法，奇偶特征是一种简单的特征值。对于一个整数，从个位开始对每一位数字编号，个位是1号，十位是2号，以此类推。
在努力且自律·2023-10-06 08:56

整体网络架构p22

得到一个三维特征图，然后让三维的特征图，三个值进行相乘拉成特征向量，把得到的结果需要靠全连接层。
豆沙沙包?·2023-10-06 06:00

神经网络与FPGA调研

activationfunction）进行非线性变换，然后讲结果输出到其他神经元权重是神经元之间的连接强度，可以调整（在训练中调整）激活函数是引入非线性因素，是神经网络能够表示复杂的函数关系输入层接受原始数据，如图像像素值或特征向量隐藏层
danxutj·2023-10-06 05:29

图示矩阵分解

特征值与特征向量设AAA是n阶矩阵，如果存在数λ\lambdaλ和n维非零列向量xxx，满足关系式：Ax=λx(1)Ax=\lambdax\quad\quad(1)Ax=λx(1)则数λ\lambdaλ
jony0917·2023-10-05 16:49

K最邻近(KNN)与支持向量机(SVM)学习笔记

KNN是通过测量不同特征值之间的距离进行分类。它的
此方家的空腹·2023-10-05 16:03

KNN算法与SVM支持向量机

KNN算法KNN算法就是把要分类的对象（例如一个特征向量）与训练集中已知类标记的所有对象进行对比，并由K近邻对分类对象进行判断为那个类别。
会的东西有点杂·2023-10-05 15:31
上一页 9 10 11 12 13 14 15 16 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他