深度学习基础知识详解

深度学习基础知识详解。

机器学习数学基础

机器学习数学基础,学习机器学习的必备知识。

目标检测

计算机视觉中关于图像识别有四大类任务: 分类-Classification:解决“是什么?”的问题,即给定一张图片或一段视频判断里面包含什么类别的目标。 定位-Location:解决“在哪里?”的问题,即定位出这个目标

朴素贝叶斯

叶斯分类器是一种概率框架下的统计学习分类器,对分类任务而言,假设在相关概率都已知的情况下,贝叶斯分类器考虑如何基于这些概率为样本判定最优的类标。在开始介绍贝叶斯决策论之前,我们首先来回顾下概率论委员会常委--贝叶斯公式。

ResNet 详解

深度网络随着层数不断加深,可能会引起梯度消失/梯度爆炸的问题: “梯度消失”:指的是即当梯度(小于1.0)在被反向传播到前面的层时,重复的相乘可能会使梯度变得无限小。 “梯度爆炸”:指的是即当梯度(大于1.0)在被反向

卷积神经网络

卷积神经网络沿用了普通的神经元网络即多层感知器的结构,是一个前馈网络。以应用于图像领域的CNN为例,大体结构如图。

神经网络简介

一直沿用至今的“M-P神经元模型”正是对这一结构进行了抽象,也称“阈值逻辑单元“,其中树突对应于输入部分,每个神经元收到n个其他神经元传递过来的输入信号,这些信号通过带权重的连接传递给细胞体,这些权重又称为连接权(con

JVM 内存详解

JVM 是 Java Virtual Machine(Java虚拟机)的缩写,JVM 是一种用于计算设备的规范,它是一个虚构出来的计算机,是通过在实际的计算机上仿真模拟各种计算机功能来实现的。

决策树详解

和支持向量机一样, 决策树是一种多功能机器学习算法, 即可以执行分类任务也可以执行回归任务, 甚至包括多输出(multioutput)任务.