whitening 第2页

Deep learning：十一(PCA和whitening在二维数据中的练习)

结合前面的博文Deeplearning：十(PCA和whitening)理论知识，来进一步理解PCA和Whitening的作用。

weixin_33796177·2020-08-09 00:29

UFLDL教程答案(3):Exercise:PCA_in_2D&PCA_and_Whitening

教程地址：http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL%E6%95%99%E7%A8%8B练习地址1：http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/Exercise:PCA_in_2D练习地址2：http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.ph

slim1017·2020-08-08 22:12

PCA and Whitening编程代码整理

编程练习：PCAin2D部分closeall%%================================================================%%Step0:Loaddata%WehaveprovidedthecodetoloaddatafrompcaData.txtintox.%xisa2*45matrix,wherethekthcolumnx(:,k)corr

环环jiayou·2020-08-08 22:28

深度学习基础（四）PCA和Whitening 分类：深度学习 ...

PCA(principalcomponentanalysis)即主成分分析，是一种常用的降维方法。假设我们用降维操作处理一个二维的数据集（二维压缩成一维）：在这个数据集上，我们可以计算出两个方向，我们称为主方向u1和次方向u2，其中u1的值是数据集协方差矩阵的最大特征值对应的特征向量，u2是次大特征值对应的特征向量。数据集的协方差矩阵（这个符号很像求和但不是）：我们现在用U=[u1u2]处理x，由

dengxundong1074·2020-08-08 15:08

Convolutional neural networks(CNN) (五) PCA in 2D Exercise

{作为CNN学习入门的一部分，笔者在这里逐步给出UFLDL的各章节Exercise的个人代码实现，供大家参考指正}理论部分可以在线参阅(页面最下方有中文选项)PCA到ImplementingPCA/Whitening

CodeCold·2020-08-08 14:20

简单几行python + opencv代码达到美颜、逆美颜效果

反之，大于1时数值越大，可对美白照片还原原色gamma1=0.6whitening=np.power(original_image1,gamma1)#去除

洞净结荷·2020-08-05 03:11

机器学习（七）白化whitening

白化whitening原文地址：http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50864602作者：hjimce一、相关理论白化这个词，可能在深度学习领域比较常遇到

hjimce·2020-07-31 18:25

机器学习中PCA：数据的向量表示及降维问题

数据的向量表示及降维问题1）高维特征的降维，以提高运算速度2）Whitening对特征预处理，以去除特征之间的相关性，这是很多算法的预处理步骤向量的表示及基变换两个维数相同的向量的内积被定义为：内积运算将两个向量映射为一个实数

胡熊熊·2020-07-30 21:51

数据增强（from tensorflow.python.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator)

,samplewise_center=False,featurewise_std_normalization=False,samplewise_std_normalization=False,zca_whitening

CtrlZ1·2020-07-11 19:13

tensorflow2.x学习笔记七：ImageDataGenerator的使用

,samplewise_center=False,featurewise_std_normalization=False,samplewise_std_normalization=False,zca_whitening

万能的小黑Alex·2020-07-11 19:25

[机器学习] UFLDL笔记 - PCA and Whitening

撰写本文的原因是最近项目中用到了“度量学习（MetricLearning）”，其中在特征预处理部分用到了“PCA-Whitening”，而PCA-Whitening是以PCA为基础的。

WangBo_NLPR·2020-07-08 12:59

Whitening

陈继科·2020-07-05 15:01

为了支持反种族歧视，护肤品也不能“美白”了？

图源：FoxNews在一份声明中，欧莱雅公司表示将移除其所有晚间护肤产品中的“美白”(white/whitening)、“白皙”(fair/fairness)、“提亮”(light/lightening

21世纪英文报·2020-07-01 00:00

Fine-Tuning CNN Image Retrieval with No Human Annotation

论文杂记上一篇主目录下一篇文章结构1预备知识1.1StructurefromMotion(SfM)1.2池化层1.3Whitening（白化）2本文相关工作2.1训练数据附录【前言】通常训练CNNs需要大量的标记数据

ShaneHolmes·2020-06-25 06:38

[总结] 该如何设计神经网络 [1] - 模块方法功能汇总

查询列表经典的网络结构卷积层（Convolution）：提取特征池化层（Pooling）:减少参数全连接层：实现分类Dropout的机制：预防过拟合正则化（Regularization）：防止过拟合白化（Whitening

傅立叶传奇·2020-06-21 20:35

神经网络的 batch normalition

2：idea思想虽然可以通过whitening来加速收敛，但是

再见鲁鲁修·2019-09-17 16:55

PCA Whitening

ZCAwhiteningisaformofpre-processingofthedatathatmapsitfromxtoxZCAwhite.Itturnsoutthatthisisalsoaroughmodelofhowthebiologicaleye(theretina)processesimages.Specifically,asyoureyeperceivesimages,mostadja

chenxuanhanhao·2019-06-30 15:55

【tensorflow】Cifar10卷积神经网络实时训练过程

执行环境，可能出现AttributeError:module'tensorflow.python.ops.image_ops'hasnoattribute'per_image_whitening'需要将

Janton Wang·2019-04-01 20:21

【DeepCV】深度学习-计算机视觉索引（DeepCV Index）

BacktoHome数据集:公开数据集⊙\odot⊙数据集增强:样本扩增⊙\odot⊙分类样本不平衡图像预处理：图像size⊙\odot⊙对比度归一化(ContrastNormalization)⊙\odot⊙白化whitening

鹅城惊喜师爷·2019-03-21 12:53

深度学习——数据预处理篇

数据预处理篇文章目录深度学习——数据预处理篇一、前言二、常用的数据预处理方法零均值化（中心化）数据归一化（normalization）主成分分析（PCA、PrincipalComponentAnalysis）白化（whitening

LLyj_·2019-02-18 11:43

Keras下的图像基本变换ImageDataGenerator参数说明

zca_whitening

bosa1082·2017-11-07 17:16

UFLDL教程：Exercise:PCA in 2D & PCA and Whitening

统计学的基本概念统计学里最基本的概念就是样本的均值、方差、标准差。首先，我们给定一个含有n个样本的集合，下面给出这些概念的公式描述：均值：标准差：方差：均值描述的是样本集合的中间点，它告诉我们的信息是有限的，而标准差给我们描述的是样本集合的各个样本点到均值的距离之平均。标准差描述的是“散布度”。在概率论和统计学中，一个随机变量的方差描述的是它的离散程度，也就是该变量离其期望值的距离。一个实随机变量

jiandanjinxin·2017-06-13 07:00

白化ZCA

参考资料：PCAWhiteningImplementingPCA/Whitening白化：https://my.oschina.net/findbill/blog/543485什么是白化？

女王の专属领地·2017-06-10 10:36

特征学习

无监督学习解决的问题4功能强大的特征学习1.关键词自我学习/自学习self-taughtlearning无监督特征学习unsupervisedfeaturelearning自编码器autoencoder白化whitening

机器学习算法与Python学习-公众号·2017-02-21 14:12

数据标准化与PCA白化原理探索

1Whitening（白化）白化1有两种，一种是PCAWhitening，一种是ZCAWhite

happyer88·2016-05-14 14:00

UFLDL 07 白化 whitening/sphering

https://www.quora.com/Computer-Vision-In-sphering-whitening-what-advantage-does-making-the-features-have-the-same-v

bea_tree·2016-05-02 23:00

白话(whitening)

白化Contents [hide]1 介绍2 2D的例子3 ZCA白化4 正则化5 中英文对照6 中文译者介绍我们已经了解了如何使用PCA降低数据维度。在一些算法中还需要一个与之相关的预处理步骤，这个预处理过程称为白化（一些文献中也叫sphering）。举例来说，假设训练数据是图像，由于图像中相邻像素之间具有很强的相关性，所以用于训练时输入是冗余的。白化的目的就是降低输入的冗余性；更正式的说，我们

qq_25491201·2016-04-26 21:00

UFLDL教程之（三）PCA and Whitening exercise

Exercise:PCAandWhitening第0步：数据准备UFLDL下载的文件中，包含数据集IMAGES_RAW，它是一个512*512*10的矩阵，也就是10幅512*512的图像（a）载入数据利用sampleIMAGESRAW函数，从IMAGES_RAW中提取numPatches个图像块儿，每个图像块儿大小为patchSize，并将提取到的图像块儿按列存放，分别存放在在矩阵patches

tina_ttl·2016-04-01 10:00

机器学习（七）白化whitening

白化whitening原文地址：http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50864602作者：hjimce一、相关理论白化这个词，可能在深度学习领域比较常遇到

hjimce·2016-03-12 11:00

UFLDL教程之三：PCA & Whitening

参考：具体可参考：http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2013/03/21/2973631.htmlcloseall%%================================================================%%Step0:Loaddata% Wehaveprovidedthecodetoloaddatafr

baobei0112·2016-02-25 16:00

白化（Whitening）：PCA vs. ZCA

教程地址：斯坦福深度学习白化什么是白化？维基百科给出的描述是：即对数据做白化处理必须满足两个条件：使数据的不同维度去相关；使数据每个维度的方差为1；条件1要求数据的协方差矩阵是个对角阵；条件2要求数据的协方差矩阵是个单位矩阵。为什么使用白化？教程给出的解释是：假设训练数据是图像，由于图像中相邻像素之间具有很强的相关性，所以用于训练时输入是冗余的。白化的目的就是降低输入的冗余性。比如在独立成分分析（

Lee的白板报·2015-12-13 16:00

UFLDL教程答案(3):Exercise:PCA_in_2D&PCA_and_Whitening

教程地址：http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL%E6%95%99%E7%A8%8B练习地址1：http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/Exercise:PCA_in_2D练习地址2： http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.p

u012816943·2015-12-12 14:00

PCA与Whitening

　　 PCA：　　PCA的具有2个功能,一是维数约简（可以加快算法的训练速度，减小内存消耗等），一是数据的可视化。　　PCA并不是线性回归，因为线性回归是保证得到的函数是y值方面误差最小，而PCA是保证得到的函数到所降的维度上的误差最小。另外线性回归是通过x值来预测y值，而PCA中是将所有的x样本都同等对待。　　在使用PCA前需要对数据进行预处理，首先是均值化，即对每个特征维，都减掉

·2015-11-12 22:34

深度学习入门教程UFLDL学习实验笔记三：主成分分析PCA与白化whitening

主成分分析与白化是在做深度学习训练时最常见的两种预处理的方法，主成分分析是一种我们用的很多的降维的一种手段，通过PCA降维，我们能够有效的降低数据的维度，加快运算速度。而白化就是为了使得每个特征能有同样的方差，降低相邻像素的相关性。主成分分析PCA PCA算法可以将输入向量转换为一个维数低很多的近似向量。我们在这里首先用2D的数据进行试验，其数据集可以在UFLDL网站的相应页面http://u

·2015-11-05 08:50

【DeepLearning】Exercise:PCA and Whitening

Exercise:PCA and Whitening 习题链接：Exercise:PCA and Whitening pca_gen.m %%==================

·2015-11-02 18:14

Deep learning：十二(PCA和whitening在二自然图像中的练习)

　　前言: 　　现在来用PCA，PCA Whitening对自然图像进行处理。这些理论知识参考前面的博文：Deep learning：十(PCA和whitening)。

·2015-11-01 10:21

Deep learning：十一(PCA和whitening在二维数据中的练习)

　　前言：　　这节主要是练习下PCA，PCA Whitening以及ZCA Whitening在2D数据上的使用，2D的数据集是45个数据点，每个数据点是2维的。

·2015-11-01 10:20

Deep learning：十(PCA和whitening)

　　PCA：　　PCA的具有2个功能,一是维数约简（可以加快算法的训练速度，减小内存消耗等），一是数据的可视化。　　PCA并不是线性回归，因为线性回归是保证得到的函数是y值方面误差最小，而PCA是保证得到的函数到所降的维度上的误差最小。另外线性回归是通过x值来预测y值，而PCA中是将所有的x样本都同等对待。　　在使用PCA前需要对数据进行预处理，首先是均值化，即对每个特

·2015-11-01 10:19

Batch Normalization 简单理解

2：idea思想虽然可以通过whitening来加速收敛，但是需要的计算资源会很大。而BatchNormalizationn的思想则是对于每一组batch，在网络的每一

meanme·2015-09-23 14:00

Deep Learning by Andrew Ng --- PCA and whitening

这是UFLDL的编程练习。具体教程参照官网。PCAPCAwillfindthepricipledirectionandthesecodarydirectionin2-dimentionexamples.thenx~(i)=x(i)rot,1=uT1x(i)∈R.isbigwhenx(i)rot,2=uT2x(i)wassmall.soPCAdropx(i)rot,2=uT2x(i)approxim

meanme·2015-04-02 21:00

深度学习基础（四）PCA和Whitening

PCA(principalcomponentanalysis)即主成分分析，是一种常用的降维方法。假设我们用降维操作处理一个二维的数据集（二维压缩成一维）：在这个数据集上，我们可以计算出两个方向，我们称为主方向u1和次方向u2，其中u1的值是数据集协方差矩阵的最大特征值对应的特征向量，u2是次大特征值对应的特征向量。数据集的协方差矩阵（这个符号很像求和但不是）：我们现在用U=[u1u2]处理x

luxialan·2015-01-25 20:00

DL四（预处理：主成分分析与白化 Preprocessing PCA and Whitening ）

预处理：主成分分析与白化Preprocessing：PCAandWhitening一主成分分析PCA1.1基本术语主成分分析PrincipalComponentsAnalysis白化whitening亮度

robert_ai·2015-01-08 15:00

白化（Whitening） PCA白化 ZCA白化

白化是一种重要的预处理过程，其目的就是降低输入数据的冗余性，使得经过白化处理的输入数据具有如下性质：(i)特征之间相关性较低；(ii)所有特征具有相同的方差。白化处理分PCA白化和ZCA白化，PCA白化保证数据各维度的方差为1，而ZCA白化保证数据各维度的方差相同。PCA白化可以用于降维也可以去相关性，而ZCA白化主要用于去相关性，且尽量使白化后的数据接近原始输入数据。1.PCA白化根据白化的两个

Danieljf24·2014-12-25 15:34

白化（Whitening） PCA白化 ZCA白化

白化是一种重要的预处理过程，其目的就是降低输入数据的冗余性，使得经过白化处理的输入数据具有如下性质：(i)特征之间相关性较低；(ii)所有特征具有相同的方差。白化处理分PCA白化和ZCA白化，PCA白化保证数据各维度的方差为1，而ZCA白化保证数据各维度的方差相同。PCA白化可以用于降维也可以去相关性，而ZCA白化主要用于去相关性，且尽量使白化后的数据接近原始输入数据。1.PCA白化根据白化的

Daniel_djf·2014-12-25 15:00

PCA和白化练习之处理二维数据

我们要处理的数据的维度很高，需要提取主要的特征进行分析这就是PCA（主成分分析），白化是为了减少各个特征之间的冗余，因为在许多自然数据中，各个特征之间往往存在着一种关联，为了减少特征之间的关联，需要用到所谓的白化（whitening

90Zeng·2014-10-20 15:00

数据处理中白化Whitening的作用图解分析

之前在看斯坦福教程中whiteining这一章时，由于原始图像相邻像素值具有高度相关性，所以图像数据信息冗余，对于白化的作用的描述主要有两个方面：1，减少特征之间的相关性；2，特征具有相同的方差（协方差阵为1）；但是为什么这么做，以及这样做对于算法或者数据有什么好处，一直雨里雾里的，最近看了ICA的数据预处理之后，发现一个教程图解的白化方法和作用很好。白化，又称漂白或者球化；是对原始数据x实现一种

whiteinblue·2014-07-01 09:00

Deep learning：十二(PCA和whitening在二自然图像中的练习)

这些理论知识参考前面的博文：Deeplearning：十(PCA和whitening)。而本次试验的数据，步骤，要求等参考网页：http://deeplearning.stanford.edu/

siliang13·2014-06-30 10:00

Deep learning：十一(PCA和whitening在二维数据中的练习)

本文转载http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2013/03/21/2973631.html前言：这节主要是练习下PCA，PCAWhitening以及ZCAWhitening在2D数据上的使用，2D的数据集是45个数据点，每个数据点是2维的。参考的资料是：Exercise:PCAin2D。结合前面的博文Deeplearning：十(PCA和white

siliang13·2014-05-30 15:00

Deep learning：十(PCA和whitening)

本文转载自http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2013/03/21/2973231.htmlPCA：PCA的具有2个功能,一是维数约简（可以加快算法的训练速度，减小内存消耗等），一是数据的可视化。PCA并不是线性回归，因为线性回归是保证得到的函数是y值方面误差最小，而PCA是保证得到的函数到所降的维度上的误差最小。另外线性回归是通过x值来预测y值，

siliang13·2014-05-30 15:00

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