原创作者是Zouxy,整个笔记在他博客上,为了方便大家保存阅读,我将其整理成了pdf文档,希望大家多多交流。
目录一、概述 2二、背景 5三、人脑视觉机理 8四、关于特征 104.1、特征表示的粒度 104.2、初级(浅层)特征表示 114.3、结构性特征表示 144.4、需要有多少个特征? 16五、DeepLearning的基本思想 17六、浅层学习(ShallowLearning)和深度学习(DeepLearning) 18七、Deeplearning与NeuralNetwork 20八、Deeplearning训练过程 218.1、传统神经网络的训练方法为什么不能用在深度神经网络 218.2、deeplearning训练过程 22九、DeepLearning的常用模型或者方法 239.1、AutoEncoder自动编码器 239.2、SparseCoding稀疏编码 289.3、RestrictedBoltzmannMachine(RBM)限制波尔兹曼机 319.4、DeepBeliefNetworks深信度网络 359.5、ConvolutionalNeuralNetworks卷积神经网络 38十、总结与展望 50十一、参考文献和DeepLearning学习资源(持续更新……) 51
2023/6/14 18:12:34 1.95MB 深度学习
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为进一步强化航道安全,解决海事CCTV人工值守、非自动化问题,提出了基于稀疏表示的船体检测方法。
利用稀疏表示实现对船体的检测时,首先构建样本特征矩阵,然后利用K-SVD算法对样本特征矩阵进行学习,得到冗余字典,最后对测试样本进行重构,根据马氏距离判断测试样本属性。
通过与传统方法的试验比较,实验结果表明,该算法实时性好、检测准确率高,可以很好地对CCTV视频监控的船体进行检测与跟踪,解决CCTV人工值守、非自动化问题,节省大量人力资源。
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小波变换代码包。
调用形式:ww=DWT(N)N为数据大小,返回变换系数矩阵。
使用举例X=imread('lena256.bmp');X=double(X);%小波变换矩阵生成ww=DWT(a);%小波变换让图像稀疏化(注意该步骤会耗费时间,但是会增大稀疏度)X1=ww*sparse(X)*ww';
2023/6/2 2:03:26 1KB 小波变换 matlab
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利用稀疏分解算法对图像进行修复,文中有一被破坏的LINA图像,修复效果可观
2023/5/30 11:34:57 2.92MB 稀疏分解 MP
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与传统无线网络不同,在动态频谱访问无线网络中,授权用户对分配的频段具有优先使用权,非授权用户网络的连通性受授权用户的分布和授权用户对频段的使用行为的影响。
基于连续渗流理论,证明当授权用户较为稀疏或者负载较轻时,非授权用户可以构成部分连通的网络;反之,当授权用户较为密集并且负载较重时,无法部署部分连通的非授权用户网络。
此外,在授权用户和非授权用户共享1个信道的情况下,给出了非授权用户网络存在部分连通性的必要条件。
仿真实验数据验证了理论分析的正确性。
2023/5/17 12:34:13 320KB 动态频谱访问 连通性 连续渗流
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谷歌的Wide&Deep;模型论文。
大规模团圆稀疏特征的处理。
2023/3/19 18:34:33 1.81MB Wide&Deep; W&D 推荐系统 大规模离散稀疏
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压缩感知稀疏贝叶斯算法,包含SBL,TSBL和TMSBL算法。
亲身测试能够使用
2023/3/19 15:26:36 478KB CS,bayesian
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基于字典学习与稀疏模型的SAR图像压缩技术研讨_占新
2023/3/18 11:25:07 372B 字典学习
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基于两级稀疏表现模型的多文档摘要
2023/3/13 0:04:09 640KB 研究论文
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最小代价最大节点度数的稀疏光引导方法
2023/3/11 16:20:26 4.8MB 研究论文
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡