线性变换第11页

第五章深度学习

深度学习所得模型可视为一个复杂函数，非线性变换与映射的过程就是从像素点到语义之间的转换。

zhousiyuan0515·2023-03-15 05:46

第32课基变换和图像压缩

关于基变换：从一组基变换到另一组基主题：线性变换与矩阵的关联，线性变换不一定是在坐标系内，而矩阵用坐标来表示线性变换例：的图，每像素，值为，实际上是对中的向量做操作，。

rascalpotato·2023-03-15 05:17

伪逆

对于的矩阵，定义其伪逆，使得当为阶可逆方阵的时候，有矩阵的奇异值分解可以理解成从到的线性变换在不同基底下矩阵表示，接下来利用矩阵的奇异值分解来定义矩阵的伪逆，然后再利用矩阵的伪逆来讨论线性方程组无解时的最小二乘解

我_7·2023-03-14 00:03

神经网络基本算法笔记

w3072的每一行有不同的权重参数，都乘以竖列来计算出一个是猫还是狗还是其他什么动物的权重值，如下图：2.利用损失函数求损失公式解释：求和max(0，错误类别分-正确类别分+1)加入正则化惩罚项：3.非线性变换

灼清回梦·2023-03-13 07:01

线性代数 05.07 用合同变换法化二次型为标准形

§第五章第七节用合同变换法化二次型为标准形定义10.若对方阵A作一次初等行变换,接着对所得矩阵作一次同种的初等列变换,就称对A进行一次合同变换.用合同变换法化二次型为标准形的实质是:利用可逆线性变换x=

longji·2023-03-12 13:02

主成分分析PCA原理以及代码实现

PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示，可用于提取数据的主要特征分量，常用于高维数据的降维。数据降维问题实际机器学习中处理成千上万甚至几十万维的情况也并不罕见，在这种

呆小呆_·2023-03-11 18:03

激活函数和损失函数-Question

作用：非线性变换。2.ReLU、Sigmoid、Tanh函数和导数。ReLU：=>导数Sigmoid：=>导数Tanh：=>导数3.Sigmoid和ReLU的区别，ReLU解决了什么问题？

魏鹏飞·2023-03-11 10:27

保研线代复习

线性代数的本质理解概念比计算更重要第一章向量是什么第二章线性组合、生成空间与基底向量第三章矩阵与线性变换第四章矩阵乘法与线性变换复合第五章行列式第六章逆矩阵、列空间与零空间第七章点积与叉积第八章基变换第九章特征向量与特征值第十章抽象向量空间其他一些未涉及的解释

Tori今天学习了吗·2023-03-10 07:02

[OpenCV学习笔记] 第一章对比度增强（上）线性变换

目录1.1灰度直方图1.1.1什么是灰度直方图1.1.2灰度直方图的Python实现1.2线性变换1.2.1线性变换原理1.2.2线性变换的Python实现1.3直方图正规化1.3.1原理详解1.3.2Python

&Ben·2023-03-08 21:50

神经网络中的激活函数

为什么要使用激活函数在真实情况中，我们往往会遇到线性不可分问题，需要非线性变换对数据的分布进行重新映射。

1 + 1=王·2023-03-01 07:07

Pandas特征工程——线性变换

线性变换目录线性变换Z-score变换归一化变换归一化至[0,1]归一化至[-1,1]归一化极端值处理离群值检测Z-score变换z-score变换（又称均值归一化），是一种广泛使用的线性变换，将数据映射到一组均值为

フィロソフィー·2023-02-28 08:18

数据预处理之无量纲化、缺失值处理（三）

常见的无量纲化有min-max归一化和z-score标准化（1）min-max归一化min-max归一化是指对原始数据进行线性变换，将其映射到[0,1]之间,该方法也被称为离差标准化，与z-scor

懒猪小阳·2023-02-17 16:10

python预处理是先标准化数据还是先处理分类特征_Python数据预处理：彻底理解标准化和归一化...

常用的方法有两种：最大-最小规范化：对原始数据进行线性变换，将数据映射到[0,1]区间Z-Score标准化：将原始数据映射到均值为0、标准差为1的分布上为什么要标准

weixin_39703926·2023-02-17 16:39

深度学习做不了什么事

深度学习做为机器学习的一个分支，它基于试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的一系列算法。

Peter_Gao_·2023-02-16 23:51

旋转矩阵，矩阵，共轭矩阵

复平面4.三维空间4.1旋转4.2角-轴表示和四元数表示4.3欧拉角表示4.4对称保持SVD表示5.其他5.1旋转轴5.2叉乘计算2矩阵2.1定义2.2矩阵的基本运算2.3矩阵乘法2.4线性方程组2.5线性变换

xiaoma_bk·2023-02-07 07:02

三维旋转矩阵使用算法

3D数学----矩阵和线性变换一般来说，方阵能描述任意线性变换。线性变换保留了直线和平行线，但原点没有移动。线性变换保留直线的同时，其他的几何性质如长度、角度、面积和体积可能被变换改变了。

human_cn·2023-02-07 07:53

SPSS数据标准化

1.0-1标准化：0-1标准化，也称为离差标准化，是指对数据进行线性变换，使其落在[0

进击的码农设计师·2023-02-06 17:29

PyTorch nn.Linear学习记录

它的作用是对输入数据x（列向量）做线性变换（Ax）和偏置（+b）后得到输出数据y（列向量）。即y=Ax+by=Ax+by=Ax+b其中A是线性变换矩阵，A有m行，n列。

培之·2023-02-06 08:52

R语言如何绘制PCA图（四）

高维数据变换就是使用降维度的方法，使用线性或非线性变换把高维数据投影到低维空间，去掉冗余属性，但同时尽可能地保留高维空间的重要信息和特征。

心有灵犀啦·2023-02-06 07:50

线性模型（线性回归、Logistics回归、LDA）

对于输入来说，可以对先对其进行非线性变换，再进行线性组合。从这个角度来说，线性模型完全具有描述非线性的能力。Logistic回归二分类任务单位阶跃函数：不连续对数几率函数：单调可微、

夕述·2023-02-05 13:20

常用数据增强方法（基于pytorch）

方法分类：空间位置：如平移色彩：如灰度图、色彩抖动形状：如仿射变换上下文场景：如遮挡、填充具体方法：数据中心化数据标准化缩放裁剪旋转翻转填充噪声添加灰度变换线性变换仿射变换亮度、饱和度及对比度变换在深度学习模型的训练过程中

万俟淋曦·2023-02-04 19:30

【pytorch目标检测】FPN网络结构

语义一般指的是图像每个像素点的类别归属语义信息可以理解为与类别划分有关的信息对网络前端通过非线性变换，对图像内容中纹理，几何颜色等信息表达，这种表达会使网络后端对类别归属做出正确的预测低级语义信息：对浅层特征的表达

Stephen-Chen·2023-02-04 14:06

捋一捋二分类和多分类中的交叉熵损失函数

二分类：用sigmoid函数【1/1+e（x）】作为激活函数，将线性变换的输出值映射到01之间。

ShuaS2020·2023-02-04 12:38

激活函数有哪些？分别有哪些优缺点？【Sigmoid、tanh、ReLU、Leaky ReLU、ParametricReLU】

构建神经网络的核心目的是拟合函数，通过前向传播得到拟合函数或者判别函数输出最终的结果，最初的神经网络的前向传播思想非常简单，即线性变换。

Emiliano Martínez·2023-02-04 12:25

OpenCV代码提取：warpAffine函数的实现

仿射变换(affinetransformation),又称仿射映射,是指在几何中,一个向量空间进行一次线性变换并接上一个平移,变换为另一个向量空间.它是一种二维坐标到二维坐标之间的线性变换，保持二维图形的

fengbingchun·2023-02-03 08:29

OpenCV的各种矩阵基本运算、基本操作及示例代码(加、减、乘、点乘、点除、乘方、开方、累加、转置、比较等)

基本操作及示例代码(加、减、乘、点乘、点除、乘方、开方、累加、转置、比较等)OpenCV的各种矩阵基本运算、基本操作及示例代码目录01-两个矩阵相加、矩阵和标量相加02-带权重(系数)的矩阵加法03-线性变换

昊虹AI笔记·2023-02-02 17:39

矩阵论

线性空间与线性变换1.线性空间1）集合与映射a）集合：数域b）映射：定义；变换；运算2）线性空间及其性质a）线性空间是某类事物从量的方面的一个抽象b）线性空间（向量空间）定义：定义内容；线性运算；实线性空间

崔世勋·2023-02-02 12:43

31线性变换

一、知识概要本节介绍线性变换，从线性变换概念谈起，然后从基和坐标的角度介绍了线性变换的矩阵形式。使得我们对线性变换问题具有更深入的了解。

守树人·2023-02-02 11:21

32 基变换和图像压缩

一、知识概要本节主题是线性变换与矩阵的关联，从图像压缩与信号处理的应用引入，介绍几种方便的基向量：傅里叶，小波。最后从代数角度大体上介绍了基变换与变换矩阵的关系。

守树人·2023-02-02 11:21

特征向量与特征值的几何意义

https://zhuanlan.zhihu.com/p/353774689这位大神带我们学习特征值和特征向量的意义结论：矩阵乘法即线性变换——对向量进行旋转和长度伸缩，效果与函数相同;特征向量指向只缩放不旋转的方向

Σίσυφος1900·2023-02-02 09:02

PyTorch 深度学习实践第9讲

第9讲多分类问题源代码B站刘二大人，传送门PyTorch深度学习实践——多分类问题视频中截图说明：1、softmax的输入不需要再做非线性变换，也就是说softmax之前不再需要激活函数(relu)。

错错莫·2023-02-02 09:54

机器学习基础---降维方法---T分布随机近邻嵌入(TSNE)推导

目的是在样本空间内找到子空间，以变换矩阵W对样本矩阵XXX实现原空间到子空间的映射，属于线性聚类方法；其方法核心在于最小化投影后方差LPP方法，本身结合了非线性流形学习方法LE（拉普拉斯特征映射）的思想，引入线性变换的假设

Guanxiong He·2023-02-01 20:53

主成分分析学习笔记

PCA通过线性变换将

生信研究猿·2023-02-01 11:55

深度学习（二、全连接网络FNN）

为了引入非线性变换（因为如果没有非线性变换，即使层数再多也只是做了一些仿射函数而已），在各个层中可能会引入一些激活函数（如sigmonid激活函数将值域映射到0～1，tanh激活函数将值域映射到-1～1

嫩芽新枝·2023-01-31 23:07

【神经网络】FNN——前馈神经网络、前向传播、反向传播详解

网络结构：（1）FNN可以理解为多层感知机，即：包含多个隐藏层的神经网络（2）层与层之间是全连接的，即：相邻两层的任意两个节点都有连接FNN前向传播：（1）每个神经元以上一层各个节点输出作为输入，通过线性变换

IUN_2930·2023-01-31 23:06

直接线性变换法（DLT）在SLAM中的应用

直接线性变换法直接线性变换法（DLT）通常都为x1=Mx2\bold{x_{1}}=\bold{Mx_{2}}x1=Mx2形式，在不同问题中我们要求解的内容不一样。

生滚海鲜粥·2023-01-31 22:39

RNN，LSTM，GRU学习笔记

而t时刻的输出则是由通过非线性变换得到。也就是说，当我们在理解一句话时，不光要理解句子中的字，

小小叮当同学·2023-01-31 14:50

《机器学习》阅读笔记第五章

Contents神经网络的本质是回归模型反向传播算法跳出局部极小点防止过拟合其它神经网络神经网络的本质是回归模型神经网络的本质是一个多次线性组合+非线性变换的回归模型每一层神经元构成线性组合到下一层的激活函数构成非线性变换输出层的结果与真实结果比较

Golden_Baozi·2023-01-31 07:05

神经网络基础知识之激活函数

对比激活函数简介神经网络本身对数据信息能够进行并行处理，同时在处理过程中具有较强的自学习能力以及非线性逼近能力，而激活函数作为神经网络中神经元的核心，其作用在于将非线性因素引入神经元，它在输入传递至输出的过程中进行函数转换，以此将无限范围内的输入非线性变换为有限范围内的输出

七层楼的疯子·2023-01-30 12:44

五年工龄毕业生·2023-01-30 11:47

基于深度学习的推荐系统中的毒药攻击

DataPoisoningAttackstoDeepLearningBasedRecommenderSystems》论文阅读笔记背景：（1）推荐系统，从基于近邻，关联规则，矩阵分解，到基于深度学习的模型（非线性变换

Xidian小韩同学·2023-01-29 20:37

手撕transformer

添加encoder-decoder图片encoder侧输入源句子：source=（x1,x2,...xn），source经过encoder进行编码成C(非线性变换为中间语义)，decoder拿着C和历史信息生成

3ce0470dc2f4·2023-01-29 11:40

AI 人工智能之常核函数

核函数核函数(KernelFunction)，统计学术语，支持向量机通过某非线性变换φ(x)，将输入空间映射到高维特征空间。

剑池·2023-01-29 09:00

激活函数sigmoid、tanh、relu

Dive-into-DL-PyTorchgithub：https://github.com/ShusenTang/Dive-into-DL-PyTorch激活函数在不引入激活函数的神经网络中，多层神经网络经过线性变换

ywm_up·2023-01-29 09:21

卷积神经网络中的激活函数sigmoid、tanh、relu

神经网络中的一个个神经元实质上是一个线性变换和非线性的激活函数的操作。1、什么是激活函数？一个神经元会同时接收多个信号，然后将这些信号乘以一定权重求和，再用函数处理后再输出新的信号。对神经元的输入

chaiky·2023-01-29 09:20

数字图像预处理之灰度变化（python实战改善图像效果）

目录灰度变换灰度变换共有三种方法：1.比例线性变换2.分段线性变换3.非线性变换实战案例：灰度变换概念：受到外部环境光照的影响，我们获取到的图像往往不够理想，细节分辨不清，即所谓的对比度不足。

Pandas_007·2023-01-28 10:14

transformer在图像领域中的应用

Vit:图像分类visiontransformer他的结构就是下边展示的这样，首先将图片进行分块，展开（或CNN进行特征映射，做线性变换）在块序列首位置添加虚拟开始块，用作后续的图像分类特征使用Transformer-Encoder

临街的小孩·2023-01-27 15:49

【Pytorch深度学习实践】第7讲处理多维特征的输入

什么是矩阵：空间转换，从N维映射到M维空间的线性变换神经网络：非线性空间变换#Multiple_Dimension_Input#处理多维数据输入importnumpyasnpimporttorchxy=

方方方方便面·2023-01-25 16:15

边界框回归 Bounding-Box Regression

3.为什么IoU较大时边界框回归可视为线性变换？边界框回归（Bounding-BoxRegression）本篇博客实际上参考了CSDN另一篇博客写的这是链接。

WHS-_-2022·2023-01-25 12:26

Games101--现代计算机图形学作业4- 贝塞尔曲线-笔记及作业分析

//仿射变换:又称仿射映射，是指在几何中，一个向量空间进行一次线性变换并接上一次平移，变换为另一个向量空间;1.作业要求Bézier曲线是一种用于计算机图形学的参数曲线。

XLYS.星恋影随·2023-01-25 11:52

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