- 感觉深度学习在移动端的全面开花就在这两年了，其实感觉已经开始开花了。 先说说量化是怎么一回事，目前我们在caffe, tensorflow等框架上训练模型（前向和反向）都是使用float 32的，与int 8相比，所需储存空间更大，但是精度更好。 量化目前来讲，有两种方式，一种是通过训练量化finetune原来的模型，另一种是直接对模型和计算进行量化。这篇... 感觉深度学习在移动端的全面开花就在这两年了，其实感觉已经开始开花了。 先说说量化是怎么一回事，目前我们在caffe, tensorflow等框架上训练模型（前向和反向）都是使用float 32的，与int 8相比，所需储存空间更大，但是精度更好。 量化目前来讲，有两种方式，一种是通过训练量化finetune原来的模型，另一种是直接对模型和计算进行量化。这篇...
- 基于相关滤波器的追踪（Correlation Filter-based Tracking）原理 基于相关滤波器的追踪算法，典型的算法有KCF，DSST，STC，SAMF等。这些算法的大致框架都是差不多的。 介绍 在视频的第一帧给定目标的初始位置，追踪的目标就是预测目标之后的位置。追踪受到很多因素影响，比如光照变化（illumination variations），... 基于相关滤波器的追踪（Correlation Filter-based Tracking）原理 基于相关滤波器的追踪算法，典型的算法有KCF，DSST，STC，SAMF等。这些算法的大致框架都是差不多的。 介绍 在视频的第一帧给定目标的初始位置，追踪的目标就是预测目标之后的位置。追踪受到很多因素影响，比如光照变化（illumination variations），...
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- 反向传播算法（Backpropagation）是目前用来训练人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）的最常用且最有效的算法。其主要思想是： （1）将训练集数据输入到ANN的输入层，经过隐藏层，最后达到输出层并输出结果，这是ANN的前向传播过程； （2）由于ANN的输出结果与实际结果有误差，则计算估计值与实际值... 反向传播算法（Backpropagation）是目前用来训练人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）的最常用且最有效的算法。其主要思想是： （1）将训练集数据输入到ANN的输入层，经过隐藏层，最后达到输出层并输出结果，这是ANN的前向传播过程； （2）由于ANN的输出结果与实际结果有误差，则计算估计值与实际值...
- 多目标优化 目标优化问题一般地就是指通过一定的优化算法获得目标函数的最优化解。当优化的目标函数为一个时称之为单目标优化(Single-objective Optimization Problem, SOP)。当优化的目标函数有两个或两个以上时称为多目标优化(Multi-objective Optimization Problem, M... 多目标优化 目标优化问题一般地就是指通过一定的优化算法获得目标函数的最优化解。当优化的目标函数为一个时称之为单目标优化(Single-objective Optimization Problem, SOP)。当优化的目标函数有两个或两个以上时称为多目标优化(Multi-objective Optimization Problem, M...
- 原文：http://blog.163.com/renguangqian@126/blog/static/1624014002011711114526759/ FUCk，相见很晚，如果大学期间遇到这样的文章，线代必须90分以上！！！！ 特征值和特征向量的几何和物理意义 摘自《线性代数的几何意义》 我们知道，矩阵乘法对应了一个变换，是把任意... 原文：http://blog.163.com/renguangqian@126/blog/static/1624014002011711114526759/ FUCk，相见很晚，如果大学期间遇到这样的文章，线代必须90分以上！！！！ 特征值和特征向量的几何和物理意义 摘自《线性代数的几何意义》 我们知道，矩阵乘法对应了一个变换，是把任意...
- 原文：http://blog.sina.com.cn/s/blog_54d460e40101ec00.html 高斯混合模型--GMM（Gaussian Mixture Model） 统计学习的模型有两种，一种是概率模型，一种是非概率模型。 ... 原文：http://blog.sina.com.cn/s/blog_54d460e40101ec00.html 高斯混合模型--GMM（Gaussian Mixture Model） 统计学习的模型有两种，一种是概率模型，一种是非概率模型。 ...
- 极大似然估计，通俗理解来说，就是利用已知的样本结果信息，反推最具有可能（最大概率）导致这些样本结果出现的模型参数值！ 换句话说，极大似然估计提供了一种给定观察数据来评估模型参数的方法，即：“模型已定，参数未知”。 可能有小伙伴就要说了，还是有点抽象呀。我们这样想，一当模型满足某个分布，它的参数值我通过极大似然估计法求出来的话。比如正态分布中公式如下： 如果我通过极大似然估... 极大似然估计，通俗理解来说，就是利用已知的样本结果信息，反推最具有可能（最大概率）导致这些样本结果出现的模型参数值！ 换句话说，极大似然估计提供了一种给定观察数据来评估模型参数的方法，即：“模型已定，参数未知”。 可能有小伙伴就要说了，还是有点抽象呀。我们这样想，一当模型满足某个分布，它的参数值我通过极大似然估计法求出来的话。比如正态分布中公式如下： 如果我通过极大似然估...
- 海森矩阵及其应用 转载 2017年04月20日 09:59:48 标签：梯度下降算法 /微积分 /牛顿迭代法 原文参考链接 ：here，原文讲得到很详细。 海森矩阵 在数学中, 海森矩阵(Hessian matrix或Hessian)是一个自变量为向量的实值函数的二阶偏导数组成的方块矩阵, 此函数如下： ... 海森矩阵及其应用 转载 2017年04月20日 09:59:48 标签：梯度下降算法 /微积分 /牛顿迭代法 原文参考链接 ：here，原文讲得到很详细。 海森矩阵 在数学中, 海森矩阵(Hessian matrix或Hessian)是一个自变量为向量的实值函数的二阶偏导数组成的方块矩阵, 此函数如下： ...
- 机器学习：一步步教你理解反向传播方法 时间 2016-09-13 00:35:59 Yong Yuan's blog 原文 http://yongyuan.name/blog/back-propagtion.html 主题 数据挖掘 ... 机器学习：一步步教你理解反向传播方法 时间 2016-09-13 00:35:59 Yong Yuan's blog 原文 http://yongyuan.name/blog/back-propagtion.html 主题 数据挖掘 ...
- 机器学习系列之EM算法 我讲EM算法的大概流程主要三部分：需要的预备知识、EM算法详解和对EM算法的改进。 一、EM算法的预备知识 1、极大似然估计 （1）举例说明：经典问题——学生身高问题 我们需要调查我们学校的男生和女生的身高分布。 假设你在校园里随便找了100个男生和100个女生。他们共200个人。将他们按照性别划分为两组，然后先统计抽... 机器学习系列之EM算法 我讲EM算法的大概流程主要三部分：需要的预备知识、EM算法详解和对EM算法的改进。 一、EM算法的预备知识 1、极大似然估计 （1）举例说明：经典问题——学生身高问题 我们需要调查我们学校的男生和女生的身高分布。 假设你在校园里随便找了100个男生和100个女生。他们共200个人。将他们按照性别划分为两组，然后先统计抽...
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- 2019.11.19分v1 v2 https://github.com/jacke121/PeleeNet_Detection_pytorch 有预训练,目标检测： caffe: https://github.com/Robert-JunWang/Pelee https://github.com/yxlijun/Pelee.Pytorch 有预训练... 2019.11.19分v1 v2 https://github.com/jacke121/PeleeNet_Detection_pytorch 有预训练,目标检测： caffe: https://github.com/Robert-JunWang/Pelee https://github.com/yxlijun/Pelee.Pytorch 有预训练...
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