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最有影響力的計(jì)算機(jī)視覺會(huì)議及期刊論文

摘要：1 最有影響力的30篇計(jì)算機(jī)視覺會(huì)議論文選取論文的原則：（1）會(huì)議論文，主要來源于以下會(huì)議：CVPR, ICCV, ECCV, BMVC, FG, ICIP, ICPR, WACV, ICASSP, MM, IJCAI, UAI, AAAI…（其實(shí)后面的幾個(gè)會(huì)議都是打醬油的，AI類的期刊也木有高閱讀全文

posted @ 2019-01-18 13:49 洪衛(wèi) 閱讀(2284) 評(píng)論(0) 推薦(1)

總結(jié)一下國(guó)內(nèi)搞機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘的大牛

摘要：之前自己一直想總結(jié)一下國(guó)內(nèi)搞機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘的大牛，但是自己太懶了。所以沒搞...最近看到了下面轉(zhuǎn)載的這篇博文，感覺總結(jié)的比較全面了。個(gè)人認(rèn)為，但從整體研究實(shí)力來說，機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘方向國(guó)內(nèi)最強(qiáng)的地方還是在MSRA，那邊的相關(guān)研究小組太多，很多方向都能和數(shù)據(jù)挖掘扯上邊。這里我再補(bǔ)充幾個(gè)相關(guān)研究方閱讀全文

posted @ 2018-08-17 09:42 洪衛(wèi) 閱讀(7237) 評(píng)論(0) 推薦(0)

非技術(shù)人員也能看懂云計(jì)算，大數(shù)據(jù)，人工智能

摘要：我今天要講這三個(gè)話題，一個(gè)是云計(jì)算，一個(gè)大數(shù)據(jù)，一個(gè)人工智能，我為什么要講這三個(gè)東西呢？因?yàn)檫@三個(gè)東西現(xiàn)在非常非常的火，它們之間好像互相有關(guān)系，一般談云計(jì)算的時(shí)候也會(huì)提到大數(shù)據(jù)，談人工智能的時(shí)候也會(huì)提大數(shù)據(jù)，談人工智能的時(shí)候也會(huì)提云計(jì)算。所以說感覺他們又相輔相成不可分割，如果是非技術(shù)的人員來講可能比閱讀全文

posted @ 2018-06-10 12:53 洪衛(wèi) 閱讀(1582) 評(píng)論(0) 推薦(8)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)淺講：從神經(jīng)元到深度學(xué)習(xí)----以簡(jiǎn)單循序的方式帶你聊聊深度學(xué)習(xí)

摘要：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一門重要的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。它是目前最為火熱的研究方向--深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)。學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不僅可以讓你掌握一門強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，同時(shí)也可以更好地幫助你理解深度學(xué)習(xí)技術(shù)。本文以一種簡(jiǎn)單的，循序的方式講解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。適合對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)了解不多的同學(xué)。本文對(duì)閱讀沒有一定的前提要求，但是懂一些機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)會(huì) 閱讀全文

posted @ 2018-05-28 01:19 洪衛(wèi) 閱讀(1426) 評(píng)論(0) 推薦(3)

從機(jī)器學(xué)習(xí)談起----極好的一篇機(jī)器學(xué)習(xí)全貌入門文章

摘要：在博客園看到一篇極好的文章，這里做一個(gè)分享：在本篇文章中，我將對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)做個(gè)概要的介紹。本文的目的是能讓即便完全不了解機(jī)器學(xué)習(xí)的人也能了解機(jī)器學(xué)習(xí)，并且上手相關(guān)的實(shí)踐。當(dāng)然，本文也面對(duì)一般讀者，不會(huì)對(duì)閱讀有相關(guān)的前提要求。在進(jìn)入正題前，我想讀者心中可能會(huì)有一個(gè)疑惑：機(jī)器學(xué)習(xí)有什么重要性，以至于要閱讀全文

posted @ 2018-05-25 14:18 洪衛(wèi) 閱讀(2208) 評(píng)論(0) 推薦(11)

AI歷史和哲學(xué)基礎(chǔ)淺談

摘要：換個(gè)角度看AI：研究歷史和哲學(xué)邏輯正如題圖所示，仿生人會(huì)夢(mèng)見電子羊嗎？（注：Do Androids Dream of Electric Sheep?是Philip K. Dick所著的一本科幻小說，講述人類在一個(gè)崩壞的環(huán)境中復(fù)制自己并奴役這些仿生人的故事。）人工智能發(fā)展迅速且應(yīng)用廣泛。現(xiàn)實(shí)生活中閱讀全文

posted @ 2018-05-22 11:21 洪衛(wèi) 閱讀(1457) 評(píng)論(0) 推薦(2)

計(jì)算機(jī)視覺

摘要：Computer vision is the emulation of biological vision using computers and machines. It deals with the problem of inferring three-dimensional (3D) info 閱讀全文

posted @ 2018-05-14 14:18 洪衛(wèi) 閱讀(942) 評(píng)論(0) 推薦(4)

sklearn了解一下

摘要：sklearn是機(jī)器學(xué)習(xí)中一個(gè)常用的python第三方模塊，網(wǎng)址：http://scikit-learn.org/stable/index.html ，里面對(duì)一些常用的機(jī)器學(xué)習(xí)方法進(jìn)行了封裝，在進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)時(shí)，并不需要每個(gè)人都實(shí)現(xiàn)所有的算法，只需要簡(jiǎn)單的調(diào)用sklearn里的模塊就可以實(shí)現(xiàn)大多數(shù) 閱讀全文

posted @ 2018-05-09 18:04 洪衛(wèi) 閱讀(319) 評(píng)論(0) 推薦(0)

Day4 《機(jī)器學(xué)習(xí)》第四章學(xué)習(xí)筆記

摘要：決策樹前幾天學(xué)習(xí)了《機(jī)器學(xué)習(xí)》的前三章，前三章介紹機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)，接下來，第四章到第十章介紹一些經(jīng)典而常用的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，這部分算是具體的應(yīng)用篇，第四章介紹了一類機(jī)器學(xué)習(xí)方法——決策樹。 3.1 基本流程決策樹（decision tree）是一類常見的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。以二分類任務(wù)為例，我們希望閱讀全文

posted @ 2018-05-08 21:55 洪衛(wèi) 閱讀(759) 評(píng)論(0) 推薦(2)

Day3 《機(jī)器學(xué)習(xí)》第三章學(xué)習(xí)筆記

摘要：這一章也是本書基本理論的一章，我對(duì)這章后面有些公式看的比較模糊，這一會(huì)章涉及線性代數(shù)和概率論基礎(chǔ)知識(shí)，講了幾種經(jīng)典的線性模型，回歸，分類（二分類和多分類）任務(wù)。 3.1 基本形式給定由d個(gè)屬性描述的示例 x =（x1；x2；… ；xd）,其中xi是x在第i個(gè)屬性上的取值，線性模型（linear m 閱讀全文

posted @ 2018-05-06 17:29 洪衛(wèi) 閱讀(733) 評(píng)論(0) 推薦(2)

Day2 《機(jī)器學(xué)習(xí)》第二章學(xué)習(xí)筆記

摘要：這一章應(yīng)該算是比價(jià)了理論的一章，我有些概率論基礎(chǔ)，不過起初有些地方還是沒看多大懂。其中有些公式的定義和模型誤差的推導(dǎo)應(yīng)該還是很眼熟的，就是之前在概率論課上提過的，不過有些模糊了，當(dāng)時(shí)課上學(xué)得比較淺。 Day2 第二章模型評(píng)估與選擇 2.1 經(jīng)驗(yàn)誤差與過擬合通常我們把分類錯(cuò)誤的樣本數(shù)占樣本總數(shù)的比閱讀全文

posted @ 2018-05-02 14:23 洪衛(wèi) 閱讀(599) 評(píng)論(0) 推薦(2)

Day1 《機(jī)器學(xué)習(xí)》第一章學(xué)習(xí)筆記

摘要：《機(jī)器學(xué)習(xí)》這本書算是很好的一本了解機(jī)器學(xué)習(xí)知識(shí)的一本入門書籍吧，是南京大學(xué)周志華老師所著的鴻篇大作，很早就聽聞周老師大名了，算是國(guó)內(nèi)機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域少數(shù)的大牛了吧，剛好研究生做這個(gè)方向相關(guān)的內(nèi)容，所以今天買了一本所謂的西瓜書，準(zhǔn)備研讀，光讀書記性不好，邊讀邊做筆記練習(xí)印象深刻，接下來我就把自己的學(xué)習(xí)過閱讀全文

posted @ 2018-04-28 13:26 洪衛(wèi) 閱讀(549) 評(píng)論(0) 推薦(3)

人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的區(qū)別與聯(lián)系?

摘要：人工智能的浪潮正在席卷全球，諸多詞匯時(shí)刻縈繞在我們耳邊：人工智能（Artificial Intelligence）、機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning）、深度學(xué)習(xí)（Deep Learning）。不少人對(duì)這些高頻詞匯的含義及其背后的關(guān)系總是似懂非懂、一知半解，那么他們之間有什么樣的聯(lián)系啦？下面閱讀全文

posted @ 2018-04-16 20:33 洪衛(wèi) 閱讀(800) 評(píng)論(0) 推薦(2)

洪衛(wèi)

隨筆分類 - 07. 人工智能