图像恢复的MAP推理公式: $\hat{x}\text{}=\text{}$arg min$_{x}\frac{1}{2}||\textbf{y}\text{}-\text{}\textbf{H}x||^{2}\text{}+\text{}\lambda\Phi(x)$ 正则化项$\Phi(x)$对应恢复的表现扮演了至关重要的角色: $\textbf{z}_{k+1}\text{}=\text{}Denoiser(\textbf{x}_{k+1},\sqrt{\lambda/\mu})$ 然后介

1.添加深度音乐播放器的ppa源并更新源缓存 sudo add-apt-repository ppa:noobslab/deepin-sc  sudo apt-get update 2. 安装需要的依赖包 wget "http://launchpadlibrarian.net/153891468/libx264-123_0.123.2189%2Bgit35cf912-1ubuntu1_amd64.deb" -O "libx264-123.deb" sudo dpkg

昨天折腾了一天,想要安装深度播放器和深度影音都未成功,老是出现依赖关系不满足这个错误.网上解决办法有非常多,可是都没能有效的解决这个问题.今天突然想起来之前换过软件源,是不是这个原因而导致了依赖关系不满足呢?今天早上把源文件改了过来,没想到真的成功了!看来还是原装的比較合适啊! 下面是深度影音播放器的安装代码: sudo apt-add-repository ppa:noobslab/deepin-sc sudo apt-get update sudo apt-get install deepi

播放本地音乐或者收听国外的音乐电台,Ubuntu 14.04 自带的音乐播放器 Rhythmbox 完全能够满足,但是如果你想有像酷狗那样的国内播放器就需要折腾一下,还好有深度音乐播放器,这是一款完全为中国人开发的音乐播放器,深度音乐播放器(Dmusic)+ 百度音乐插件=酷狗,但是如果是deepin系统用户就完全不需要折腾了.先截图一下: 安装方法 (注释:我的系统是Ubuntu 14.04 其他系统没有实验,所以不保证是否成功) 先安装深度音乐播放器,安装很方便,有PPA可用,不过安装之前需

在机器学习.深度学习中使用的优化算法除了常见的梯度下降,还有 Adadelta,Adagrad,RMSProp 等几种优化器,都是什么呢,又该怎么选择呢? 在 Sebastian Ruder 的这篇论文中给出了常用优化器的比较,今天来学习一下:https://arxiv.org/pdf/1609.04747.pdf 本文将梳理: 每个算法的梯度更新规则和缺点 为了应对这个不足而提出的下一个算法 超参数的一般设定值 几种算法的效果比较 选择哪种算法 0.梯度下降法深入理解 以下为个人总结,如有错误

网址:https://blog.csdn.net/g11d111/article/details/76639460

手撕机器学习系列文章就暂时更新到此吧,目前已经完成了支持向量机SVM.决策树.KNN.贝叶斯.线性回归.Logistic回归,其他算法还请允许Taoye在这里先赊个账,后期有机会有时间再给大家补上. 更新至此,也是收到了部分读者的好评.虽然不多,但还是非常感谢大家的支持,希望每一位阅读过的读者都能够有所收获. 该系列文章的全部内容都是Taoye纯手打,也是参考了不少书籍以及公开资源,系列总字数在15W左右(含源码),总页数为138,后期会再慢慢填补,更多的技术文章可以来访Taoye的公众号:玩世

深度学习优化器 深度学习中的优化器均采用了梯度下降的方式进行优化,所谓炼丹我觉得优化器可以当作灶,它控制着火量的大小.形式与时间等. 初级的优化器 首先我们来一下看最初级的灶台(100 - 1000 元) Batch Gradient Descent (BGD) 名字叫做批梯度下降,实际上每次迭代会使用全部的数据来更新梯度(应该是取所有数据的平均梯度),具体公式如下: \[\theta = \theta - \eta \cdot \nabla_{\theta} J(\theta) \] 伪代码如

三维点云去噪无监督学习:ICCV2019论文分析 Total Denoising: Unsupervised Learning of 3D Point Cloud Cleaning 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Hermosilla_Total_Denoising_Unsupervised_Learning_of_3D_Point_Cloud_Cleaning_ICCV_2019_paper.pdf 摘要

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

转载:https://www.oschina.net/news/79500/57-most-popular-deep-learning-project-at-github GitHub 上 57 款最流行的开源深度学习项目 本文整理了 GitHub 上最流行的 57 款深度学习项目(按 stars 排名).最后更新:2016.08.09 1.TensorFlow 使用数据流图计算可扩展机器学习问题 TensorFlow 是谷歌的第二代机器学习系统,按照谷歌所说,在某些基准测试中,TensorFl

http://m.blog.csdn.net/blog/wu010555688/24487301 本文整理了网上几位大牛的博客,详细地讲解了CNN的基础结构与核心思想,欢迎交流. [1]Deep learning简介 [2]Deep Learning训练过程 [3]Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络推导和实现 [4]Deep Learning模型之:CNN的反向求导及练习 [5]Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络(一)深度解析CNN [6]Deep Learn

本文整理了网上几位大牛的博客,详细地讲解了CNN的基础结构与核心思想,欢迎交流. [1]Deep learning简介 [2]Deep Learning训练过程 [3]Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络推导和实现 [4]Deep Learning模型之:CNN的反向求导及练习 [5]Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络(一)深度解析CNN [6]Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络(二)文字识别系统LeNet-5 [7]Deep Learning

-------------------------------------------------------------------------------- ------------------------------------------------- 知道Java对对象和基本的数据类型的处理是不一样的.和C语言一样,当把Java的基本数据类型(如int,char,double等)作为入口参数传给函数体的时候,传入的参数在函数体内部变成了局部变量,这个局部变量是输入参数的一个拷贝,所有的

V1深度分辨率:320x240 V2深度分辨率:512x424 1.  打开深度图像帧的方式 对于V1: hr = m_PNuiSensor->NuiImageStreamOpen( NUI_IMAGE_TYPE_DEPTH,NUI_IMAGE_RESOLUTION_320x240,0, 2, m_hNextDepthFrameEvent, &m_hDepthStreamHandle); if( FAILED( hr ) ) { cout<<"Could notopen

[1]Deep learning简介 [2]Deep Learning训练过程 [3]Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络推导和实现 [4]Deep Learning模型之:CNN的反向求导及练习 [5]Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络(一)深度解析CNN [6]Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络(二)文字识别系统LeNet-5 [7]Deep Learning模型之:CNN卷积神经网络(三)CNN常见问题总结 1. 概述 卷积神经网络是一种

GitHub 上 57 款最流行的开源深度学习项目[转] 2017-02-19 20:09 334人阅读 评论(0) 收藏 举报 分类: deeplearning(28) from: https://www.oschina.net/news/79500/57-most-popular-deep-learning-project-at-github 本文整理了 GitHub 上最流行的 57 款深度学习项目(按 stars 排名).最后更新:2016.08.09 1.TensorFlow Star

@author: 白袍小道 转载悄悄说明下 随缘查看,施主开心就好 说明: 本篇继续Unreal搬山部分的渲染模块的Shader部分, 主要牵扯模块RenderCore, ShaderCore, RHI, Materia. 可能分成N篇. (这里放入的UE的模块框) (下一篇主要是UE灯光和着色简要[ush以及对应结构,和UE代码和DX部分],然后是巴拉巴拉) 前言: 部分算法和流程的实现原理,和细节(往往这部分会成为优化的处理口). 梳理UEShader的结构,底层的接入,分层. UE着色使用

JVM的艺术-类加载器篇(三) 引言 今天我们继续来深入的剖析类加载器的内容.上篇文章我们讲解了类加载器的双亲委托模型.全盘委托机制.以及类加载器双亲委托模型的优点.缺点等内容,没看过的小伙伴请加关注.在公众号内可以找到,jvm的艺术连载篇.欢迎各位小伙伴儿的持续关注,同时也感谢各位读者一直以来的支持,本人会一直坚持原创.独立创作,给各位读者带来真正的.实用的干货.也会把文章写的通俗易懂,从人的思维.从程序员的思维中,不断的改善写作技巧.争取让每个人都能花最少的学习成本,读懂最好的文章.谢谢.

Java虚拟机JVM学习05 类加载器的父委托机制 类加载器 类加载器用来把类加载到Java虚拟机中. 类加载器的类型 有两种类型的类加载器: 1.JVM自带的加载器: 根类加载器(Bootstrap) 扩展类加载器(Extension) 系统类加载器(System) 2.用户自定义的类加载器: java.lang.ClassLoader的子类,用户可以定制类的加载方式. JVM自带的加载器 Java虚拟机自带了以下几种加载器. 1.根(Bootstrap)类加载器: 该加载器没有父加载器. 它