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- 高斯混合模型GMM是一个非常基础并且应用很广的模型。对于它的透彻理解非常重要。网上的关于GMM的大多资料介绍都是大段公式，而且符号表述不太清楚，或者文笔非常生硬。本文尝试用通俗的语言全面介绍一下GMM，不足之处还望各位指正。 首先给出GMM的定义 这里引用李航老师《统计学习方法》上的定义，如下图： 定义很好理解，高斯混合模型是一种混合模型，混合的基本分布是高斯分布而... 高斯混合模型GMM是一个非常基础并且应用很广的模型。对于它的透彻理解非常重要。网上的关于GMM的大多资料介绍都是大段公式，而且符号表述不太清楚，或者文笔非常生硬。本文尝试用通俗的语言全面介绍一下GMM，不足之处还望各位指正。 首先给出GMM的定义 这里引用李航老师《统计学习方法》上的定义，如下图： 定义很好理解，高斯混合模型是一种混合模型，混合的基本分布是高斯分布而...
- end2end的意思在不同人看来有不同理解，但是作为程序员/深度学习炼丹娃，应当理解为：至少是从处理过的图像-->最终目标结果（比如分类结果、检测结果、分割结果等）的一个流程，也就是起码把原来的“特征提取”和“用分类器做分类，包括特征选择”的两个模块，串在一起了，而不是显示地分成两个模块。 下面是转载知乎的回答： 作者：王赟 Maigo 链接：https:/... end2end的意思在不同人看来有不同理解，但是作为程序员/深度学习炼丹娃，应当理解为：至少是从处理过的图像-->最终目标结果（比如分类结果、检测结果、分割结果等）的一个流程，也就是起码把原来的“特征提取”和“用分类器做分类，包括特征选择”的两个模块，串在一起了，而不是显示地分成两个模块。 下面是转载知乎的回答： 作者：王赟 Maigo 链接：https:/...
- 深度学习最全优化方法总结比较（SGD，Adagrad，Adadelta，Adam，Adamax，Nadam） 前言 （标题不能再中二了）本文仅对一些常见的优化方法进行直观介绍和简单的比较，各种优化方法的详细内容及公式只好去认真啃论文了，在此我就不赘述了。 SGD 此处的SGD指mini-batch gradient descent，关于batch grad... 深度学习最全优化方法总结比较（SGD，Adagrad，Adadelta，Adam，Adamax，Nadam） 前言 （标题不能再中二了）本文仅对一些常见的优化方法进行直观介绍和简单的比较，各种优化方法的详细内容及公式只好去认真啃论文了，在此我就不赘述了。 SGD 此处的SGD指mini-batch gradient descent，关于batch grad...
- 贝叶斯推断及其互联网应用（一） 投递人 itwriter 发布于 2011-08-25 14:03 评论(6) 有1981人阅读 原文链接 [收藏] « » 一年前的这个时候，我正在翻译Paul Graham的《黑客与画家》。 那本书大部... 贝叶斯推断及其互联网应用（一） 投递人 itwriter 发布于 2011-08-25 14:03 评论(6) 有1981人阅读 原文链接 [收藏] « » 一年前的这个时候，我正在翻译Paul Graham的《黑客与画家》。 那本书大部...
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- 原文：http://www.tinymind.cn/articles/1176 在 AlphaGo 对弈李世石、柯洁之后，更多行业开始尝试通过机器学习优化现有技术方案。其实对于实时音视频来讲，对机器学习的研究已有多年，我们曾分享过的实时图像识别只是其中一种应用。我们还可以利用深度学习来做超分辨率。我们这次就分享一下用于超分辨率的深度学习基本框架，以及衍生... 原文：http://www.tinymind.cn/articles/1176 在 AlphaGo 对弈李世石、柯洁之后，更多行业开始尝试通过机器学习优化现有技术方案。其实对于实时音视频来讲，对机器学习的研究已有多年，我们曾分享过的实时图像识别只是其中一种应用。我们还可以利用深度学习来做超分辨率。我们这次就分享一下用于超分辨率的深度学习基本框架，以及衍生...
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