计算机视觉领域最全汇总（第1部分）-低调大师

计算机视觉领域最全汇总（第1部分）

2018-08-24 663

计算机视觉是人工智能（AI）中的热门研究课题，它已经存在多年。然而，计算机视觉仍然是人工智能面临的最大挑战之一。在本文中，我们将探讨使用深度神经网络来解决计算机视觉的一些基本挑战。特别是，我们将研究神经网络压缩，细粒度图像分类，纹理合成，图像搜索和对象跟踪等应用。

1、神经网络压缩

尽管深度神经网络具有令人难以置信的性能，但它们对计算能力和存储的需求对其在实际应用中的部署提出了重大挑战。研究表明，神经网络中使用的参数可能非常多余。因此，在提高精度的同时还需要投入大量的工作来降低了网络的复杂性。

低秩近似用于接近原始权重矩阵。例如，SVD可用于获得矩阵的最佳低秩近似，或者Toeplitz矩阵可与Krylov分析结合使用以近似的原始矩阵。

1.1：修剪

一旦训练完成，一些不相关的神经元连接（可以在损失算法中加权

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无论它的规模和大小如何，数据已经成为现代企业、公司和组织的一流资产。任何一个智能系统都需要数据驱动，无论它多复杂。每个智能系统的核心，均有一个或多个基于某种数据学习方法的算法，例如机器学习、深度学习或统计方法，它们利用这些数据来生成知识，并在一段时间内提供智能洞察。算法本身是非常通用的，但无法在普通原始数据上有效发挥作用。因此，需要从原始数据中提取有意义的特征，我们才能够理解和使用这些数据。任何一个智能数据洞察系统基本上都由端到端的管道组成： •先是获取原始数据； •然后利用数据处理技术，从这些数据中获取、处理和提取有意义的特征和属性； •最后，通常利用统计模型或机器学习模型等技术对这些特征进行建模。如果有必要的话，还需要根据手头要解决的问题部署该模型以供将来使用。获取原始数据后，直接在数据之上构建模型是鲁莽的，因为我们无法从普通

2018-08-24

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决策树模型算法研究与案例分析 ( 白宁超 2018年8月27日11: 42:33) 导读：决策树算法是一种基本的分类与回归方法，是最经常使用的算法之一。决策树模型呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程。它可以认为是基于规则的集合。本文首先介绍决策树定义、工作原理、算法流程、优缺点等，然后结合案例进行分析。（本文原创，转载必须注明出处：决策树模型算法研究与案例分析）理论介绍什么是决策树维基百科：决策树（Decision Tree）是一个预测模型；他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。树中每个节点表示某个对象，而每个分叉路径则代表某个可能的属性值，而每个叶节点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。数据挖掘中决策树是一种经常要用到的技术，可以用于分析数据，同样也可以用来作预测。从数据产生决策树的机器学习技术叫做决策树学习,通俗说就是决策树。分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构。决策树由结点（node）和有向边（directed edge）组成。结点有两种类型：内部结点（internal node）和叶结点（leaf node）...

2018-08-27

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