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多尺度卷积稀疏编码的无监督迁移学习

归档日期:04-30       文本归类:端点编码      文章编辑:爱尚语录

  :所谓的稀疏编码是用一组基向量表示大量样本的基线组合,是一种无监督的方法。稀疏编码算法的目的就是找到一组基向量 ,能将输入向量表示为这些基向量的线性组合。人眼视觉感知机理的研究表明,人眼视觉系统(Human Visual System, HVS)可看成是一种合理而高效的图像处理系统.在人眼视觉系统中,从视网膜大脑皮层存在一系列细胞,以“感受野”模式描述.感受野是视觉系统信息处理的基本结构和功能单元,是视网膜上可引起或调制视觉细胞响应的区域.它们被视网膜上相应区域的光感受细胞所激活,对时空信息进行处理.神经生理研究已表明:在初级视觉皮层(Primary Visual Cortex)下细胞的感受野具有显著的方向敏感性,单个神经元仅对处于其感受野中的刺激做出反应,即单个神经元仅对某一频段的信息呈现较强的反映,如特定方向的边缘、线段、条纹等图像特征,其空间感受野被描述为具有局部性、方向性和带通特性的信号编码滤波器.而每个神经元对这些刺激的表达则采用了稀疏编码(Sparse Coding, SC)原则,将图像在边缘、端点、条纹等方面的特性以稀疏编码的形式进行描述.从数学的角度来说,稀疏编码是一种多维数据描述方法,数据经稀疏编码后仅有少数分量同时处于明显激活状态,这大致等价于编码后的分量呈现超高斯分布.在实际应用中,稀疏编码有如下几个优点:编码方案存储能力大,具有联想记忆能力,并且计算简便;使自然信号的结构更加清晰;编码方案既符合生物进化普遍的能量最小经济策略,又满足电生理实验的结论。(转自百度百科)

  网络分为全局粗估计和局部精估计,这个跟人脸特征点的DCNN网络有点类似,都属于deepnetwork。全局粗估计CNN:这个网络包含了五个特征提取层(每层包好了卷积、最大池化操作),在这五个卷积层后面...博文来自:hjimce的专栏

  为了更进一步的清晰理解大脑皮层对信号编码的工作机制(策略),需要把他们转成数学语言,因为数学语言作为一种严谨的语言,可以利用它推导出期望和要寻找的程式。本节就使用概率推理(bayesviews)的方式...博文来自:计算机视觉、机器学习朝拜者

  论文地址高光谱遥感影像分类研究进展南大、矿大、河海15年的文章比较老,科普文,但是理论总结和语言用词都比较扎实 在总结分类策略的基础上,重点从以核方法(SVM)为代表的新型分类器设计、特征挖掘、空间-...博文来自:liguandong

  1.介绍在自动编码器一文中,我们已经简单介绍了基于隐藏神经元数量较小的假设,本文主要基于隐藏神经元数量较大的假设。此时,我们仍然通过给自编码神经网络施加一些其他的限制条件来发现输入数据中的结构。比如我...博文来自:雪伦的专栏

  论文地址:文中的数学公式符号并不能很好的显示,采用普通字母代替,故带有一定的误差,建议数学公式的推导还是回归论文查看。简介卷积稀疏编码(...博文来自:翁JJ的博客

  在瑞典斯德哥尔摩国际会展中心举行的国际机器学习大会(ICML)正在受到全世界科技界的关注。来自国内人工智能企业队代表第四范式的姚权铭与来自香港科技大学的研究者提出的“OnlineConvolution...博文来自:翁JJ的博客

  稀疏编码算法是一种无监督学习方法,它用来寻找一组“超完备”基向量来更高效地表示样本数据。稀疏编码算法的目的就是找到一组基向量(自然图像的小波基?)ϕi\mathbf{\phi}_i,使得我们能将输入向...博文来自:Zhangs Wikipedia

  在之前的博文中,我总结了神经网络的大致结构,以及算法的求解过程,其中我们提高神经网络主要分为监督型和非监督型,在这篇博文我总结下一种比较实用的非监督神经网络——稀疏自编码(SparseAutoenco...博文来自:liangjiubujiu的博客

  一.域对抗性模型1.域对抗方式应对于源场景是有监督的、目标场景是无监督的学习问题,如下图是从数据集MNIST到MNIST-IN的迁移应用,通过有监督的MNIST数据来实现对有背景MNIST-IN图片的...博文来自:马飞飞的博客

  注:本文转载自因为github上的makedown格式显示的不够完全,看的非常不方便,因此放到CSDN上...博文来自:冬之晓

  简单的讲就是将一个在数据集上训练好的卷积神经网络模型通过简单的调整快速移动到另外一个数据集上。随着模型的层数及模型的复杂度的增加,模型的错误率也随着降低。但是要训练一个复杂的卷积神经网络需要非常多的标...博文来自:lilong117194的博客

  如果我们把输出必须和输入相等的限制放松,同时利用线性代数中基的概念,即O=a1*Φ1 +a2*Φ2+….+an*Φn,Φi是基,ai是系数,我们可以得到这样一个优化问题:MinI–O其中I表示输入...博文来自:Machine Learning with Peppa

  1.比如有一幅图像,里面有房子有车有人,在这整张图上提取特征,提取的是全局的特征;现在,截取图像的一部分,比如截取汽车的部分,并将其放大至与原图相同的尺寸,在此时截取后放大的图上提取特征,提取的是整幅...博文来自:Dorothy_Xue

  深度网络结构是由多个单层网络叠加而成的,而常见的单层网络按照编码解码情况可以分为下面3类:既有encoder部分也有decoder部分:比如常见的RBM系列(由RBM可构成的DBM,DBN等),aut...博文来自:mydear_11000的专栏

  一直犹豫稀疏编码怎么写,来来回回看了好几遍的UFLDL。因为这不仅是DL深度学习的重要概念,也是我这段时间一直在研究的stackedISA深度特征学习的支柱。这章将主要介绍一下稀疏编码的主要概念,及主...博文来自:hanzihan123的专栏

  稀疏编码的概念来自于神经生物学。生物学家提出,哺乳类动物在长期的进化中,生成了能够快速,准确,低代价地表示自然图像的视觉神经方面的能力。我们直观地可以想象,我们的眼睛每看到的一副画面都是上亿像素的,而...博文来自:hhsh49的博客

  逐步总结(有待补充)无监督学习知识框架:这种分类不合适,稀疏编码等也可以从统计学角度看做模型学习与参数选择。实际上,稀疏编码是从1维信号发展起来的表示方法。近年来,稀疏编码逐渐引入信号的先验信息,由非...博文来自:zhoutongchi的专栏

  本文的理论部分主要整理自UFLDL的“SparseCoding(稀疏编码)”章节和一些经典教材,同时也参考了网上的一些经典博客,包含了SparseCoding的一些基本概念、优化方法、数学推导和应用场...博文来自:WangBo的机器学习乐园

  监督学习:根据已有的数据集,我们知道输入和输出结果之间的关系。根据这种已知的关系,训练得到一个最优的模型。监督学习主要分为分类问题和回归问题。 分类问题:输出结果是有限个结果,比如结果集为T={A,B...博文来自:hcyxy

  1)为对抗多尺度问题网络的图像输入,应该不拘泥于尺寸大小的才对,这是个朴素的想法。卷积操作对输入尺寸是无必须要求的,任意尺寸均可。但是如果加上全连接层,该层必须要求是固定尺寸的输入,那么问题就来了。怎...博文来自:yujianmin1990的专栏

  简单介绍自编码算法(SAE)首先,自编码算法是一种无监督算法,可以自动从无标注数据中学习特征,可以给出比原始数据更好的特征描述。当然,这是利用了自编码的一种属性:稀疏性,因为具有稀疏性,完成了特征的自...博文来自:星影L的博客

  本文转自:我一开始以为  多尺度与多分辨率  是一样的意思。后来看到了xiaowei_cqu...博文来自:rxm1989的专栏

  一、什么是神经网络(CNN)  卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,简称CNN),是一种前馈神经网络,人工神经元可以影响周围单元,可以进行大型图像处理。卷积神经网络包括...博文来自:gyx1549624673的博客

  参考:什么是监督学习、无监督学习、强化学习、弱监督学习、半监督学习、多示例学习?随...博文来自:weixin_41108334的博客

  上节使用简单方法阐述了自编码问题与简单操作,本节将正式开始探索深度学习的相关问题,第一个问题就是稀疏编码。关于稀疏编码需要理解的几点:(1)什么是稀疏编码?(2)为什么要稀疏编码?(3)稀疏编码的实现...博文来自:我爱智能

  传统分类网络通过连续的pooling或者其他下采样层来整合多尺度上下文信息,这种方式会损失一些分辨率。并且,分类网络与稠密预测不同,稠密预测需要多尺度上下文信息,同时还要求足够大的输出分辨率。论文针对...博文来自:kevin_zhao_zl的博客

  原文地址:因为需要用,所以才翻译了这个文档。但总归赖于英语水平很有限,翻译出来的中文有可能...博文来自:ymj7150697的专栏

  一、背景    一直以来,应用的流畅度都关乎着用户的体验性,而体验性好的产品自然而然会受到更多用户的欢迎,所以对于广大的工程师来说,界面的卡顿优化一直是Android应用性能优化的重要一环。而当前应用...博文来自:u012874222的博客

  ubuntu桌位大众化的linux系统大家最熟悉不过,但是ubuntu的server版本也相当出色。作为习惯使用英文系统的人难免会遇到中文不支持情况,桌面版安装语言包非常方便,可是如果只能ssh远程连...博文来自:SweetTool的专栏

  最近正好又用到 DM368 开发板,就将之前做的编解码的项目总结一下。话说一年多没碰,之前做的笔记全忘记是个什么鬼了。还好整理了一下出图像了。不过再看看做的这个东西,真是够渣的,只能作为参考了。项目效...博文来自:不积跬步,无以至千里

  不久之前,开始学习深度学习,这个时候发现用CPU计算的Keras框架性能明显不够用了,但当时随便弄了一下没能成功实现GPU加速。于是后来一次重装系统,从头详细地重现这个过程。Python环境搭建要搭建...博文来自:qilixuening的博客

  采用EasyUI 1.4.x 版本,默认default风格,异步加载页面,多Tab页展示,使用JSON文件模拟从后台动态获取数据。...博文来自:般若

  上一篇博客介绍了如何解决Fragment重叠的问题,有需要的同学可以看一下,底部有demo下载。 直通车:完美解决Fragment重叠本篇博客我们来说一下怎么让fragment重新加载布局资源文件。...博文来自:喻志强的博客

  强连通分量: 简言之 就是找环(每条边只走一次,两两可达) 孤立的一个点也是一个连通分量   使用tarjan算法 在嵌套的多个环中优先得到最大环( 最小环就是每个孤立点)   定义: int Ti...博文来自:九野的博客

  该地址有中文文档的下载 是2.5版本的 非常不错 博文来自:slwsf的专栏

  优先队列(priority queue)亦即数据结构中的堆,是计算机科学中一类特殊的数据结构的统称。在队列中,调度程序反复提取队列中第一个作业并运行,因而实际情况中某些时间较短的任务将等待长时间才能结...博文来自:weixin_39540045的博客

  jquery/js实现一个网页同时调用多个倒计时(最新的) 最近需要网页添加多个倒计时. 查阅网络,基本上都是千遍一律的不好用. 自己按需写了个.希望对大家有用. 有用请赞一个哦! //js ...博文来自:Websites

  上一篇文章讲解了SNMP的基本架构,本篇文章将重点分析SNMP报文,并对不同版本(SNMPv1、v2c、v3)进行区别! 四、SNMP协议数据单元 在SNMP管理中,管理站(NMS)和代理(Age...博文来自:假装在纽约

  在MATLAB中,可以注释一段程序。 使用“%{”和“%}”。 例如 %{ 。。。 %} 即可。 经典方法是用 if 0,但缺点是不够直观,注释掉的内容仍然保持代码的颜色。现在可以用 ...博文来自:知识小屋

  转载地址:分页查询有三种方法,它们都是基于SQLite SQ...博文来自:duxingzhe2012729的博客

  如下图所示,蜂窝小区,以1为中心,顺时针编号,编号最大限定为100000。求任意两编号之间的最短距离。两个相邻小区的距离为1 示例:19到30的最短距离为5 实现如下三个接口: /**********...博文来自:NYS001的专栏

  有限状态机(finite state machine)是一个数学概念,如果把它运用于程序中,可以发挥很大的作用。它是一种协议,用于有限数量的子程序(状态)的发展变化。每个子程序进行...博文来自:Stay Hungry,Stay Foolish的专栏

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