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李宏毅ML lecture-16 unsupervised Learning Auto-encoder

李宏毅MLlecture-16unsupervisedLearningAuto-encoderAuto-encoderRecap:PCADeepAuto-encoder提高auto-encoder的能力，可以选择增加噪声VectorSpaceModel搜索图片pre-trainingauto-encoding在CNN上Auto-encoder两个神经网络，一个降维，压缩（compact）即Enco

Arron_hou·2023-01-25 11:57

GAMES202-高质量实时渲染-闫令琪——Lecture 3:Real-Time Shadows 1 学习笔记

Lecture3:Real-TimeShadows1Recap:shadowmapping[slidescourtesyofProf.RaviRamamoorthi]IssuesfromshadowmappingandsolutionsThemathbehindshadowmappingPercentageclosersoftshadows

凌风_dmt·2023-01-21 07:08

Games202高质量实时渲染_lecture3_shadow maping

Games202高质量实时渲染_lecture3_shadowmaping1shadowmapping1原理2问题1：自遮挡；3走样2shadowmaping背后的数学3percentageclosersoftshadows1PCF1shadowmapping

longerVR·2023-01-21 07:37

Games202高质量实时渲染_lecture4_shadow maping2

Games202高质量实时渲染_lecture4_shadowmaping21PCF2VSSM3MIPMAP4momentshadowmapping5视频1PCFPCSS第一步和第三步会比较慢，如何解决呢

longerVR·2023-01-21 07:37

GAMES 202 - 学习笔记（03）

GAMES202-学习笔记（03）Lecture3:Real-TimeShadows1GAMES202-学习笔记（03）Real-TimeShadowsRecap:ShadowMappingThemathbehindshadowmappingPercentageclosersoftshadowsPercentageCloserFiltering

CCCCCCros____·2023-01-21 07:36

【GAMES-202实时渲染】1、软阴影01（Shadow Mapping、Peter Panning、PCSS原理超详细）

Lecture3Real-Timeshadows11ShadowMapping回顾2ShadowMapping缺点及解决方案2.1自遮挡现象解决方案1定义一个bias解决方案2Second-depthshadowmapping2.2

宗浩多捞·2023-01-21 07:34

Mit6.006-lecture03-Sorting

一、集合接口（L03-L08）类型方法容器（container）build(x)len()给定一个可迭代的X，通过X中的项目构建集合返回存储项目的数量静态（static）find(k)返回键为key的项目动态（dynamic）insert(x)delete(k)添加x到集合（如果已经存在，取代值为x.key的项目）移除并返回键为key的项目顺序（order）iter_ord()find_min()

解析Ta·2023-01-20 15:54

决策过程并举例_David Silver 增强学习——Lecture 2 马尔可夫决策过程（一）

其他lecture【1】搬砖的旺财：DavidSilver增强学习——笔记合集（持续更新）目录**DavidSilver增强学习——Lecture2马尔可夫决策过程（一）**1.前言----1.1数学规范

weixin_39594296·2023-01-20 01:40

cs231n Lecture1 学习笔记

otherthan（用于否定陈述后）除了…以外;嗅觉、听觉的神经网络和鼻子、耳朵的距离较近，但是视觉的神经网络却远离眼睛（大概是在脑后的位置）。视觉系统涉及到了整个大脑50%的神经元。主要视觉皮层在做什么->深度学习的起始知识butthemovementoftakingaslideoutorputtingaslidingdidtheexcitement（让猫看幻灯片很少能激活神经元，但是幻灯片的切

奔腾使者·2023-01-19 18:41

《PyTorch深度学习实践》Lecture_10 卷积神经网络基础 CNN

B站刘二大人老师的《PyTorch深度学习实践》Lecture_10重点回顾+代码复现Lecture_10卷积神经网络ConvolutionalNeuralNetwork一、重点回顾——卷积神经网络的结构

　木夕敢敢·2023-01-16 06:59

李宏毅ML -lecture 0 机器学习介绍

李宏毅ML-lecture0机器学习介绍https://blog.csdn.net/Arron_hou/article/details/87836849

Arron_1024·2023-01-14 15:50

【计算机视觉】Lecture 15：鲁棒估计：RANSAC

回忆：参数估计假设我们找到了两幅图像之间的匹配点，我们认为它们是通过一些参数化变换（例如平移；尺度欧几里德；仿射）相关联的。我们如何估计此变换的参数？基本策略基于对应点的最小二乘估计但这个方法有一些问题…问题：异常点（外点Outliers）粗略地说，外点是不符合模型的点。错误数据->外点粗略地说，外点是不符合模型的点。符合模型的点被称为内点外点问题最小二乘估计对外点敏感，因此，一些外点可以极大地扭

无用闲士·2023-01-14 15:49

GAMES101 现代计算机图形学入门

Lecture1OverviewofCG计算机图形学概述Lecture2ReviewofLinearAlgebra向量与线性代数Lecture32DTransformation基础变换（二维）3.1线性变换

芝士不知世_·2023-01-14 08:23

B站刘二大人-反向传播Lecture4

系列文章：《PyTorch深度学习实践》完结合集-B站刘二大人Pytorch代码注意的细节，容易敲错的地方B站刘二大人-线性回归及梯度下降Lecture3B站刘二大人-反向传播Lecture4B站刘二大人

宁然也·2023-01-12 11:23

《PyTorch深度学习实践》Lecture_04 反向传播 Back Propagation

B站刘二大人老师的《PyTorch深度学习实践》Lecture_04重点回顾+手记+代码复现+知识补充Lecture_04反向传播BackPropagation一、重点回顾（一）计算图ComputationalGraph1

　木夕敢敢·2023-01-12 11:12

李宏毅机器学习笔记-Lecture1

李宏毅机器学习笔记-Lecture1_续机器学习基本概念（下）PiecewiseLinearCurvesBeyondPiecewiseLinearCurvesSigmoidFunction各参数对Sigmoid

不废江河954·2023-01-11 20:34

利用fft计算时域卷积重叠法保留_【GAMES101-现代计算机图形学课程笔记】Lecture 06 光栅化 2 (反走样)...

1.回顾和本节摘要1.1上一节内容回顾ViewingView+Projection+Viewport（将cuboid变换到屏幕空间）RasterizingtrianglesPoint-in-triangletestAliasing：像素引起的锯齿状失真。1.2本节内容概要：AntialiasingSamplingtheoryAntialiasinginpracticeVisibility/occl

weixin_39747568·2023-01-11 13:04

Week-2-lecture-CPT-205

1.P(x,y）在Cartesion坐标系中和computerscreen坐标系中的点的坐标轴的朝向不一样。2.uphillline：gradient>0downhillline:gradient<03.斜率乘积为-1的两条线垂直4.hypotenuse：斜边opposite：对边adjacent：邻边5.trigonometricratios：三角quadrant：象限6.substractio

radar_·2023-01-10 16:35

Week-3-lecture-CPT-205

Glossary：wireframe线框图/线框scalar：常量zoomin放大charatersiation：特征描述sculpturedmesh：雕刻网格implict：隐式explicit：显式1.隐式方程：F（x，y）=ax+by+c=0有的隐式方程可以写成显示，但有的不可以：ey+xy=12.显式方程：y=f(x）4.坐标系的四重变化：图形学坐标系空间变换-简书(jianshu.com

radar_·2023-01-10 16:35

Pytorch 深度学习实践Lecture_4 Back Propagation

up主刘二大人视频链接刘二大人的个人空间_哔哩哔哩_Bilibili反向传播可以通过链式法则，使得梯度在计算图中进行反向传播在Pytorch中，Tensor对象包含data和grad两个属性 data：用于存放tensor，是数据本体。 grad：存放data的梯度值(默认不计算梯度)在Pytorch中，Tensor之间的计算即为动态生成计算图(谨记)importtorchimportmatp

endeavor`·2023-01-10 16:58

数值线性代数徐树方pdf_MIT线性代数4-8：矩阵分解，向量空间，列空间和零空间，线性方程组求解...

目录0说明笔记标题：MIT_LA_Lecture4-8笔记版本：v1.0对于文档的说明：你可以在我的Github仓库中下载本笔记的Markdwon源文档文件或PDF文件，并通过浏览目录进行更方便高效地浏览

weixin_39980360·2023-01-10 15:42

PyTorch Lecture 09: Softmax Classifier

from__future__importprint_functionimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportdatasets,transformsfromtorch.autogradimportVariable#Trainingsett

努力奋斗-不断进化·2023-01-09 19:46

Pytorch 深度学习实践Lecture_9 Softmax Classifier

up主刘二大人视频链接刘二大人的个人空间_哔哩哔哩_Bilibili使用Softmax预测多分类问题输出需要满足分布的条件1)2)假设是最后一层的输出，Softmax公式为示例损失函数(交叉熵)numpy计算loss示例：importnumpyasnpy=np.array([1,0,0])z=np.array([0.2,0.1,-0.1])y_pred=np.exp(z)/np.exp(z).su

endeavor`·2023-01-09 19:14

lecture 8：OLS回归模型

先学习这个资料：OLS自编算法，不调用函数重要的英文参考资料：UsingPythonforIntroductoryEconometricskevinsheppard讲授Python做计量相关分析1.相关系数的计算公式：r=∑(xi−xˉ)(yi−yˉ)∑(xi−xˉ)2∑(yi−yˉ)2r=\frac{\sum(x_{i}-\bar{x})(y_{i}-\bar{y})}{\sum(x_{i}-\

HUT_Econometrics·2023-01-09 15:46

【22李宏毅机器学习】课程大纲概述

目录课程概述Lecture1-5SupervisedLearningLecture7Self-supervisedLearningLecture6GenerativeAdversarialNetworkLecture12ReinforcementLearningLecture8AnomalyDectection

春天猪会飞·2023-01-08 09:44

机器学习中的归一化

27627299[2]博客园：https://www.cnblogs.com/LBSer/p/4440590.html[3]AndrewNg：https://class.coursera.org/ml-003/lecture

SuperSources·2023-01-07 13:59

统计 | 时间序列学习笔记

平稳性的定义3、遍历性4、经济模型CAPMHMMarketModel有效市场假说二、ARMA1、基本概念2、AR模型3、MA模型3、ARMA模型（所有ppt截图，以及部分代码，来自中财黄白老师的ppt）一、复习Lecture1

月公子·2023-01-07 10:40

【GAMES104】Lecture2-游戏引擎五层架构

文章目录总览学习目标五层架构ToolLayer工具层FunctionLayer功能层ResourceLayer资源层CoreLayer核心层PlatformLayer平台层第三方中间件小结总览游戏引擎由工具架构和运行时组件组成（Tool+RunTime），继续细分又可以把运行时组件分为4层。故总体是五层架构。学习目标掌握游戏引擎整体架构，了解每层功能明确调用关系：上层调用下层日后写代码要先思考，这

峰度偏偏·2023-01-06 18:23

庄懂的技术美术入门课(美术向)——05~06学习笔记

目录Lecture051)漫反射（DiffuseReflection）和镜面反射（SpecularReflection）2)实际操作a)Phong模型b)Blinn-Phong模型c)代码实现3)作业Lecture061

发呆3·2023-01-06 18:53

庄懂的技术美术入门课(美术向)——07~08学习笔记

目录Lecture07环境光单色环境光三色环境光投影光照构成作业Lecture08作业点评作业答案作业批改法线贴图Lecture07环境光环境光可以近似理解为四面八方射来的单一颜色的单一强度的光单色环境光我们只需要使用表示环境光的颜色加上

发呆3·2023-01-06 18:53

庄懂的技术美术入门课(美术向)——01~02学习笔记

目录Lecture011)工程搭建示范a)准备工作b)创建Shader2)理论介绍a)结构（Struct）b)简单的渲染管线c)模型->输入结构d)输入结构->顶点Shader->输出结构e)输出结构-

发呆3·2023-01-06 18:52

Games104现代游戏引擎入门-lecture14游戏引擎的引擎工具高级概念与应用

Games104现代游戏引擎入门-lecture14游戏引擎的引擎工具高级概念与应用1GlanceofGameProduction2WorldEditor1viewport2不同视口的物体3Schema

longerVR·2023-01-06 18:22

Games104现代游戏引擎入门-lecture4游戏中的渲染系统

Games104现代游戏引擎入门-lecture4游戏中的渲染系统1.有没有选人的游戏没？

longerVR·2023-01-06 18:52

Games104现代游戏引擎入门-lecture2游戏引擎层次

Games104现代游戏引擎入门-lecture2游戏引擎层次1游戏引擎的层次1工具层：2功能层3资源层4核心层5平台层6第三方层2资源层3功能层4核心层1数学库2数据结构和容器3内存管理4core5平台层

longerVR·2023-01-06 18:22

Games104 Lecture 4 游戏引擎中的渲染实践

游戏引擎中的渲染实践概览渲染系统的对象GPU架构数据流CacheGPUBound渲染RenderableResourcePool可见性裁剪纹理压缩建模工具新的渲染管线Cluster-BasedMeshPipeline总结概览游戏渲染的四个挑战：需要渲染大量的物体，考虑各种各样的效果要运行在现代的复杂的CPU和GPU架构上，深度适配帧率要无懈可击，永远保持住，即使在各种渲染环境和分辨率下CPU的带宽

Jason__Y·2023-01-06 18:19

Games104 Lecture 8 游戏引擎的动画技术基础

游戏引擎的动画技术基础动画技术的基础2D游戏动画技术3D游戏动画技术RigidHierarchicalAnimationPer-vertexAnimation顶点动画MorphTargetAnimation3DSkinnedAnimation蒙皮动画Physics-basedAnimation动画内容的创造蒙皮动画的实现生物骨骼3D旋转的数学原理EulerAngleQuaternion四元数蒙皮动

Jason__Y·2023-01-06 18:19

【GAMES-104现代游戏引擎】2、游戏引擎架构

Lecture21经典五层架构(5+1)1.1资源层（ResourceLayer）1.2功能层（FunctionLayer）Tick1.3核心层（CoreLayer）1.4平台层（PlatformLayer

宗浩多捞·2023-01-06 18:19

英文科技论文写作与学术报告Lecture 4习题答案

英文科技论文写作与学术报告Lecture4习题英文科技论文写作与学术报告选择题4.1选择题4.2选择题4.11-7DCDDBCC选择题4.21-8DADBCACC第四章完毕

Smile_HT·2023-01-06 12:55

《英文科技论文写作与学术报告》网课第一章作业答案

Lecture1:WritingScientificPaperinEnglish1.11.21.31.4

木白CPP·2023-01-06 12:52

【中级计量经济学】Lecture 9 面板数据模型

文章目录Lecture9面板数据模型9.1经济数据结构的分类9.2三大面板数据模型固定效应模型（TheFixedEffectModel）假设固定效应模型估计方法一阶差分法估计（FD）固定效应组内变换法（

一圈YQ·2023-01-05 12:12

【中级计量经济学】Lecture 1 计量经济学初步

文章目录Lecture1计量经济学初步1.0其他问题或归纳1.1一元线性回归计算模型估计检验与预测1.2多元线性回归模型参数估计与预测假设检验Lecture1计量经济学初步1.0其他问题或归纳ESS(ExplainedSumofSquares

一圈YQ·2023-01-05 12:12

【中级计量经济学】Lecture 8 虚拟变量回归

文章目录Lecture8虚拟变量回归8.1虚拟解释变量虚拟变量定义虚拟解释变量的回归加法类型乘法类型虚拟解释变量综合应用8.2虚拟被解释变量模型（二项选择模型/离散选择模型DCM）线性概率模型（LPM）

一圈YQ·2023-01-05 12:42

【中级计量经济学】Lecture 5 自相关

一圈YQ·2023-01-05 12:41

【中级计量经济学】Lecture 10 内生性和工具变量法

文章目录Lecture10内生性和工具变量法10.1内生性问题内生性的产生原因内生性的后果10.2内生性问题的处理寻找代理变量（IQ）工具变量法（IV）估计工具变量的选取工具变量矩估计（GMM）两阶段最小二乘法

一圈YQ·2023-01-05 12:40

MIT_线性代数笔记_10_四个基本子空间

MIT公开课：GilbertStrang《线性代数》课程笔记（汇总）Lecture10:Thefourfundamentalsubspaces课程10：四个基本子空间四个基本子空间设A是一个m×n维矩阵

诗意de栖居·2023-01-03 09:39

EE4408: Machine Learning:

#####更新完成################################更正1：MLEclassifier中是利用似然函数算出来的likehood进行判断的，MAP中才使用后验概率进行判断（Lecture4

Teacher KU·2023-01-02 12:43

视觉SLAM十四讲笔记及课后习题 ch1 预备知识

直观理解：当bbb是矩阵AAA各列向量的线性组合时，有解；参考MIT线性代数教程Lecture6向量空间与列向量；有解无解总结：

Go_do·2023-01-01 17:52

机器学习基本算法思想和步骤

算法四、正则化五、boosting和bagging六、深度学习的定义，特征七、生成式和判别式模型八、SVM九、SVM概念十、BP神经网络十一、决策树十二、stacking十三、特征选择十四、异常检测18-Lecture15

两面包+芝士·2023-01-01 14:26

斯坦福CS229机器学习笔记-Lecture6-多元伯努利事件模型+SVM支持向量机

CS229的视频和讲义均为互联网公开资源Lecture6Lecture6的主要内容：·multinomialeventmodel（多元伯努利

Teeyohuang·2022-12-31 12:40

数字图像处理

Lecture21、定义文件路径#在当前文件夹进行设置；2、图像读取与输出（1）imread函数功能：实现多种类型图像文件的读取，如：BMP、GIF、JPEG、PNG、RAS等。

重庆袁·2022-12-30 17:47

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