對於in的優化

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對於人臉識別檢測中出現遮擋問題的解決方案

人臉識別中髮型遮擋檢測方法研究   摘要: 人臉識別中,髮型遮擋是一種十分常見的遮擋型別,並且對人臉的正確識別具有極大的干擾。提出一種將頭髮的顏色模型和髮型特徵相結合的遮擋檢測方法。首先,採用機器學習的方法,對頭髮的顏色進行學習建模。然後,利用髮際線的特徵,將人臉劃分為若干扇形並分塊,採用逐步精細的 […]

對於mac 系列產品看 flash發熱的一個解決方法

這次我來做一個搬運工,點選這個連結就可以(順便看完我的提示資訊,3Q): http://zythum.sinaapp.com/youkuhtml5playerbookmark/ 這裡的chorme我測試是不可以的,在安裝時會被限制禁止安裝,不過safari是可以的。點選下載後,再finder裡雙擊就 […]

對於特徵離散化、特徵交叉、連續特徵離散化經典的解釋

原文地址:點選開啟連結 一.網際網路廣告特徵工程 博文《網際網路廣告綜述之點選率系統》論述了網際網路廣告的點選率系統,可以看到,其中的logistic regression模型是比較簡單而且實用的,其訓練方法雖然有多種,但目標是一致的,訓練結果對效果的影響是比較大,但是訓練方法本身,對效果的影響卻不 […]

對於LSTM輸入層、隱含層及輸出層引數的個人理解

LSTM輸入層要求的維度是三維的,其中包含三個引數:batch_size, input_dim和time_step。隱含層有一個引數:n_hidden。輸出層有兩個引數:n_hidden和output_dim。下面舉兩個例子:利用LSTM識別MNIST手寫數字集和LSTM時間序列分析,談談個人對這些 […]

對於池化的一些看法

池化的作用:減小輸出大小 和 降低過擬合。降低過擬合是減小輸出大小的結果,它同樣也減少了後續層中的引數的數量。 近期,池化層並不是很受青睞。部分原因是: 現在的資料集又大又複雜,我們更關心欠擬合問題。 Dropout 是一個更好的正則化方法。 池化導致資訊損失。想想最大池化的例子,n 個數字中我們只 […]

對於卷積神經網路(CNN)的初步認識

機器學習之卷積神經網路(CNN) 機器學習是一種通過利用資料,訓練出模型,然後使用模型預測的方法。 神經網路是機器學習中的一種模型,結構如下: 神經網路的每個神經元/單元如下 類似wx b的形式,其中 a1~an為輸入向量,當然,也常用x1~xn表示輸入 w1~wn為權重 b為偏置 f 為啟用函式 […]

對於基本的捕魚遊戲設計思路(一)——場景

以基本的捕魚遊戲為例,功能做得比較簡單,因為我是個新人,剛學完C 不久,後面做的也不是很好,在高階工程師唐哥指導下還是完成了遊戲。 首先建立兩個場景,第一個設定為主介面,包含背景,開始遊戲和退出的按鈕。後一個設定為遊戲介面,包含背景,炮臺,切換炮臺等級按鈕,返回按鈕。其實後面魚類的遊動,捕魚網的動畫 […]

對於踏入社會的我們來說,學歷到底有多重要?學歷的用途介紹

一、首先,肯定的說,學歷重要。 至於有多重要,我只能說,很重要!!! 個人認為,就目前來的現實社會來說,無學歷的人成功機會會越來越少。 首先,學歷是一個人學習能力的體現。也許不夠全面客觀,但至少是一方面。簡言之,5-25歲,一般是一個人的學習成長階段,這段時間主要以學習為主,且以上學學習(在校學習) […]