[3D计算机图形学]变换矩阵.欧拉角.四元数 旋转矩阵.欧拉角.四元数主要用于:向量的旋转.坐标系之间的转换.角位移计算.方位的平滑插值计算.   一.变换矩阵: 首先要区分旋转矩阵和变换矩阵: 旋转矩阵:向量绕某一个轴旋转,用3x3的矩阵表示. 变换矩阵:向量的移动.旋转.缩放,用4x4的矩阵表示. 这里额外补充一个知识,就是三维坐标变换是用4x4矩阵(采用齐次坐标)而不是3x3矩阵的原因是:统一平移和缩放(本来是向量加法来描述)为矩阵乘法的形式来计算.所以旋转矩阵也扩展为4x4矩阵,这样一来

基于深度学习的安卓恶意应用检测 from:http://www.xml-data.org/JSJYY/2017-6-1650.htm 苏志达, 祝跃飞, 刘龙     摘要: 针对传统安卓恶意程序检测技术检测准确率低,对采用了重打包和代码混淆等技术的安卓恶意程序无法成功识别等问题,设计并实现了DeepDroid算法.首先,提取安卓应用程序的静态特征和动态特征,结合静态特征和动态特征生成应用程序的特征向量:然后,使用深度学习算法中的深度置信网络(DBN)对收集到的训练集进行训练,生成深度学习网络:

[NIPS2017]“深度高斯模型”可能为深度学习的可解释性提供概率形式的理论指导?亚马逊机器学习专家最新报告 专知 [导读]在NIPS 2017上,亚马逊机器学习专家Neil Lawrence在12月4日在长滩现场进行了一场“基于高斯模型的深度概率模型”的演讲报告.这场报告Neil Lawrence形象化地讲解了使用高斯过程来建模深度网络,并且深入浅出地讲解了什么是机器学习,不确定性的含义以及深度神经网络和高斯过程的一些关联等等,PPT内容干货很多,是学习机器学习概率理论的好文,后续专知会持续

本文來源地址:https://www.leiphone.com/news/201705/uo3MgYrFxgdyTRGR.html 与“传统” AI 算法相比,深度学习(DL)的计算性能要求,可以说完全在另一个量级上. 而 GPU 的选择,会在根本上决定你的深度学习体验.那么,对于一名 DL 开发者,应该怎么选择合适的 GPU 呢?这篇文章将深入讨论这个问题,聊聊有无必要入手英特尔协处理器 Xeon Phi,并将各主流显卡的性能.性价比制成一目了然的对比图,供大家参考. 先来谈谈选择 GPU 对

摘要-本文使用深度学习的方法在大规模MIMO网络的下行链路中执行max-min和max-prod功率分配.更确切地说,与传统的面向优化的方法相比,训练深度神经网络来学习用户设备(UE)的位置和最优功率分配策略之间的映射,然后用于预测新的UE集合的功率分配曲线｡与传统的优化定向方法相比,使用深度学习的方法显著提高了功率分配的复杂性-性能折衷｡特别地,所提出的方法不需要计算任何统计平均值,而是需要使用标准方法来计算,并且能够保证接近最优的性能. 1 引言 大规模MIMO是指一种无线网络技术,其中基站

本文为微信公众号[深度学习大讲堂]特约稿,转载请注明出处 虚拟框架杀入 从发现问题到解决问题 半年前的这时候,暑假,我在SIAT MMLAB实习. 看着同事一会儿跑Torch,一会儿跑MXNet,一会儿跑Theano. SIAT的服务器一般是不给sudo权限的,我看着同事挣扎在编译这一坨框架的海洋中,开始思考: 是否可以写一个框架: import xx.tensorflow as tensorflow import xx.mxnet as mxnet import xx.theano as th

主成分分析与白化是在做深度学习训练时最常见的两种预处理的方法,主成分分析是一种我们用的很多的降维的一种手段,通过PCA降维,我们能够有效的降低数据的维度,加快运算速度.而白化就是为了使得每个特征能有同样的方差,降低相邻像素的相关性. 主成分分析PCA PCA算法可以将输入向量转换为一个维数低很多的近似向量.我们在这里首先用2D的数据进行试验,其数据集可以在UFLDL网站的相应页面http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/Exercise:PCA_in_2D

理论知识:Optimization: Stochastic Gradient Descent和Convolutional Neural Network CNN卷积神经网络推导和实现.Deep learning:五十一(CNN的反向求导及练习) Deep Learning 学习随记(八)CNN(Convolutional neural network)理解 ufldl学习笔记与编程作业:Convolutional Neural Network(卷积神经网络) [UFLDL]Exercise: Co

译自:The Major Advancements in Deep Learning in 2016 建议阅读时间:10分钟 https://tryolabs.com/blog/2016/12/06/majoradvancementsdeeplearning2016/ 在过去的十多年来,深度学习一直是核心话题,2016年也不例外.本文回顾了他们认为可能会推动这个领域发展或已经对这个领域产生巨大贡献的技术.(1)无监督学习有史以来便是科研人员所面临的的主要挑战之一.由于大量产生式模型的提出,201

这次博客园的排版彻底残了..高清版请移步: https://zhuanlan.zhihu.com/p/24425116 本篇是前面两篇教程: 给深度学习入门者的Python快速教程 - 基础篇 给深度学习入门者的Python快速教程 - numpy和Matplotlib篇 的番外篇,因为严格来说不是在讲Python而是在讲在Python下使用OpenCV.本篇将介绍和深度学习数据处理阶段最相关的基础使用,并完成4个有趣实用的小例子: - 延时摄影小程序 - 视频中截屏采样的小程序 - 图片数据增

实在搞不定博客园的排版,排版更佳的版本在: https://zhuanlan.zhihu.com/p/24162430 Life is short, you need Python 人生苦短,我用Python -- Bruce Eckel 5.1 Python简介 本章将介绍Python的最基本语法,以及一些和深度学习还有计算机视觉最相关的基本使用. 5.1.1 Python简史 Python是一门解释型的高级编程语言,特点是简单明确.Python作者是荷兰人Guido van Rossum,1

理论知识:UFLDL数据预处理和http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2013/04/20/3033149.html 数据预处理是深度学习中非常重要的一步!如果说原始数据的获得,是深度学习中最重要的一步,那么获得原始数据之后对它的预处理更是重要的一部分. 1.数据预处理的方法: ①数据归一化: 简单缩放:对数据的每一个维度的值进行重新调节,使其在 [0,1]或[ − 1,1] 的区间内 逐样本均值消减:在每个样本上减去数据的统计平均值,用于平稳的数

前言 理论知识:UFLDL教程和http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2013/04/09/3009830.html 实验环境:win7, matlab2015b,16G内存,2T机械硬盘 实验内容:Exercise:Convolution and Pooling.从2000张64*64的RGB图片(它是the STL10 Dataset的一个子集)中提取特征作为训练数据集,训练softmax分类器,然后从3200张64*64的RGB图片(它是th

[转:http://www.csdn.net/article/2015-07-07/2825150] 在深度学习(Deep Learning)的热潮下,Caffe作为一个高效.实用的深度学习框架受到了广泛的关注.了解Caffe研发的背景.愿景.技术特色.路线图及其开发者的理念,对于我们选择合适的工具更好地进行深度学习应用的迭代开发大有裨益.<程序员>记者近日深度对话Caffe作者贾扬清,剖析Caffe的起源.目标.差异性.现存的一些问题和改进工作,以及未来的规划. 起源故事 <程序员&g

申明:本文非笔者原创,原文转载自:http://www.sigvc.org/bbs/thread-2187-1-3.html 4.2.初级(浅层)特征表示 既然像素级的特征表示方法没有作用,那怎样的表示才有用呢? 1995 年前后,Bruno Olshausen和 David Field 两位学者任职 Cornell University,他们试图同时用生理学和计算机的手段,双管齐下,研究视觉问题. 他们收集了很多黑白风景照片,从这些照片中,提取出400个小碎片,每个照片碎片的尺寸均为 16x1

一. 预备知识 包括 Linear Regression, Logistic Regression和 Multi-Layer Neural Network.参考 http://ufldl.stanford.edu/tutorial/supervised/MultiLayerNeuralNetworks/ 或者coursera看Andrew Ng 的机器学习课程.二者只是在某些公式表达上有细微的差距. 二. 卷积神经网络CONVNET 此部分来自 http://m.blog.csdn.net/ar

转载来源:http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/50087005 这篇文章主要是为了对深度学习(DeepLearning)有个初步了解,算是一个科普文吧,文章中去除了复杂的公式和图表,主要内容包括深度学习概念.国内外研究现状.深度学习模型结构.深度学习训练算法.深度学习的优点.深度学习已有的应用.深度学习存在的问题及未来研究方向.深度学习开源软件. 一.            深度学习概念 深度学习(Deep Learning, DL

http://blog.sciencenet.cn/blog-517721-852551.html 学习笔记:深度学习是机器学习的突破 2006-2007年,加拿大多伦多大学教授.机器学习领域的泰斗Geoffrey Hinton和他的学生RuslanSalakhutdinov在<科学>以及在Neural computation 和 NIPS上发表了4篇文章,这些文章有两个主要观点: 1)多隐层的人工神经网络具有优异的特征学习能力,学习得到的特征对数据有更本质的刻画,从而有利于可视化或分类: 2

http://blog.sciencenet.cn/blog-517721-852551.html 学习笔记:深度学习是机器学习的突破 2006-2007年,加拿大多伦多大学教授.机器学习领域的泰斗Geoffrey Hinton和他的学生RuslanSalakhutdinov在<科学>以及在Neural computation 和 NIPS上发表了4篇文章,这些文章有两个主要观点: 1)多隐层的人工神经网络具有优异的特征学习能力,学习得到的特征对数据有更本质的刻画,从而有利于可视化或分类: 2

上一篇文章提到了数据挖掘.机器学习.深度学习的区别:http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6159355.html 深度学习具体的内容可以看这里: 参考了这篇文章:https://zhuanlan.zhihu.com/p/20582907?refer=wangchuan  <王川: 深度学习有多深, 学了究竟有几分? (一)> 笔记:神经网络的研究,因为人工智能的一位大牛Marvin Minsky的不看好,并且出书说明其局限性,而出现二十年的长期低潮.   在

PaddlePaddle会和Python一样流行吗? 深度学习引擎最近经历了开源热.2013年Caffe开源,很快成为了深度学习在图像处理中的主要框架,但那时候的开源框架还不多.随着越来越多的开发者开始关注人工智能,AI 巨头们纷纷选择了开源的道路:2015年9月Facebook开源了用于在Torch上更快速地训练神经网络的模块,11月Google开源 TensorFlow,2016年1月微软开源CNTK.最近,百度也宣布开源深度学习引擎 PaddlePaddle. 在这场深度学习的框架之争中,