深度自编码器(Deep Autoencoder)MATLAB解读 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 这篇文章主要讲解Hinton在2006年Science上提出的一篇文章“Reducing the dimensionality of data with neural networks”的主要思想与MATLAB程序解读. 深度自编码器首先用受限玻尔兹曼机进行逐层预训练,得到初始的权值与偏置(权值与偏置的更新过程用对比散度CD-1算法).

原文:[原创]Matlab.NET混合编程技巧之--直接调用Matlab内置函数(附源码) 在我的上一篇文章[原创]Matlab.NET混编技巧之——找出Matlab内置函数中,已经大概的介绍了matlab内置函数在混合编程中的优点,并通过程序找出了matlab中的大部分内置函数,当然更多人关心是如何像我所说得那样,不用直接编译,就直接在C#中调用这些内置函数.本文就带你揭开这些谜团. 声明,这篇文章是需要一点点混合编程基础的,基本概念和过程要懂一点,如果能简单成功混编一个简单的计算或者绘图例子

Matlab绘图 强大的绘图功能是Matlab的特点之一,Matlab提供了一系列的绘图函数,用户不需要过多的考虑绘图的细节,只需要给出一些基本参数就能得到所需图形,这类函数称为高层绘图函数.此外,Matlab还提供了直接对图形句柄进行操作的低层绘图操作.这类操作将图形的每个图形元素(如坐标轴.曲线.文字等)看做一个独立的对象,系统给每个对象分配一个句柄,可以通过句柄对该图形元素进行操作,而不影响其他部分. 本章介绍绘制二维和三维图形的高层绘图函数以及其他图形控制函数的使用方法,在此基础上,再介

以优化SVM算法的参数c和g为例,对GWO算法MATLAB源码进行了逐行中文注解. tic % 计时器 %% 清空环境变量 close all clear clc format compact %% 数据提取 % 载入测试数据wine,其中包含的数据为classnumber = 3,wine:178*13的矩阵,wine_labes:178*1的列向量 load wine.mat % 选定训练集和测试集 % 将第一类的1-30,第二类的60-95,第三类的131-153做为训练集 train_w

目录 一.先定个小目标 二.层次分析法部分 2.1 思路总括 2.2 构造两两比较矩阵 2.3 权重计算方法 2.3.1 算术平均法求权重 2.3.2 几何平均法求权重 2.3.3 特征值法求权重 2.3.4 归一化处理过程 2.4 一致性检验 2.5 对一级指标求解 2.6 对二级指标求解 三.模糊综合评测法部分 3.1 整体思路阐述 3.2 模型的建立和求解 3.2.1 模型的建立 3.2.2 模型的举例求解 四.MATLAB代码 4.1 层次分析法-MATLAB代码 4.2 模糊综合评测法

非常不错的找图像处理源码的地方,源码搜搜. http://www.codesoso.com/Category.aspx?CategoryId=56

在国内红外公司绝大多数一直以来国外进口的成像芯片,能够进行红外芯片自助开发的电学应该只有大立光电和广微积电光学方法只有上海巨哥和一直未能产 品化的昆山光微电子.由于政治和历史原因,欧美对中国大陆还是实行武器以及相关的禁运.红外作为重要的军品广发应用于单兵夜视和武器制导也被有条件的封 锁.国内拿到的电学红外探测器一般为B类品或C类,这就会导致会有相对于A类品更多比率的盲元.B:类品盲元的比例一般为320*240 探测器在五十左 右.红外探测器本身的工艺成熟度也决定了了相对于cmos的可见光成像芯片

1 理论基础 学习Eigen人脸识别算法需要了解一下它用到的几个理论基础,现总结如下: 1.1 协方差矩阵 首先需要了解一下公式: 共公式可以看出:均值描述的是样本集合的平均值,而标准差描述的则是样本集合的各个样本点到均值的距离之平均.以一个国家国民收入为例,均值反映了平均收入,而均方差/方差则反映了贫富差距,如果两个国家国民收入均值相等,则标准差越大说明国家的国民收入越不均衡,贫富差距较大.以上公式都是用来描述一维数据量的,把方差公式推广到二维,则可得到协方差公式: 协方差表明了两个随机变量之

2015年4月. 成都 UCanCode发布升级E-Form++可视化源码组件库2015全新版 (V23.01)! --- 全面性能提升,UCanCode有史以来最强大的版本发布! E-Form++可视化源码组件库企业版本2015最新版发布!(超过50万行VC++源代码,历时14年开发,价值数百万,100% VC++ Source Code提供)!("The only Flow/Diagramming Kits that provides full source code of componen

UCanCode发布升级E-Form++可视化源码组件库2014 全新版 (V20.01)! --- UCanCode有史以来最强大的版本发布! E-Form++可视化源码组件库企业版本2014最新版发布!(超过50万行VC++源代码,历时14年开发,价值数百万,100% VC++ Source Code提供)!("The only Flow/Diagramming Kits that provides full source code of components for MFC and Act

一.前言 (1)对于Thread的Abort方法,如果线程当前正在执行的是一段非托管代码,那么CLR就不会抛出ThreadAbortException,只有当代码继续回到CLR中时,才会引发ThreadAbortException.当然,即便是在CLR环境中ThreadAbortException也不会立即引发.(2)对于BackgroundWorker的CancelAsync方法,需要设置WorkerSupportsCancellation属性为True,在执行方法内部检测Cancellati

nux下源码安装MySQL 5.6 说明:本文是我自己测试的MySQL5.6源码安装,经本人亲自实践,完全可用,另在5.6之前的版本也是可以按照本文源码安装的.我是在两台linux下一台安装5.5,另一台安装5.6同时进行的,差别基本不大. 1.安装make编译器 make编译器下载地址:http://www.gnu.org/software/make/ (系统默认自带)查看自己的系统是否安装某个软件,如果已经有了,就不用在安装了,但是也有可能之前被卸载了. 如果你之前是使用rpm -ivh m

matx.h matx类是opencv中的一个基础类,其位于core模块中,所执行的操作时opencv矩阵和向量的运算.如果熟悉基于matlab的图像处理,那么很容易想到,所有对图像的操作归根结底都是对矩阵的操作.尽管matx类不是opencv最基础的类,但是我认为以此进入图像处理学习和熟悉c++程序是合适的. 1.头文件和基础 #ifndef __OPENCV_CORE_MATX_HPP__ #define __OPENCV_CORE_MATX_HPP__ #ifndef __cplusplu

Mahout版本:0.7,hadoop版本:1.0.4,jdk:1.7.0_25 64bit. 首先来总结一下 mahout算法源码分析之Collaborative Filtering with ALS-WR (三),这个写了三篇,基本都是写QR分解,然后矩阵进过处理得到U或者M的过程,但是还是没有讲出个所以然来.mahout官网上说其是根据这篇文献得来的Large-scale Parallel Collaborative Filtering for the Netflix Prize,本来我是想

做过android动画的人对Interpolator应该不会陌生,这个类主要是用来控制android动画的执行速率,一般情况下,如果我们不设置,动画都不是匀速执行的,系统默认是先加速后减速这样一种动画执行速率. android通过Interpolator类来让我们自己控制动画的执行速率,还记得上一篇博客中我们使用属性动画实现的旋转效果吗?在不设置Interpolator的情况下,这个动画是先加速后减速,我们现在使用android系统提供的类LinearInterpolator来设置动画的执行速率

Mahout版本:0.7,hadoop版本:1.0.4,jdk:1.7.0_25 64bit. 额,好吧,心头的一块石头总算是放下了.关于Collaborative Filtering with ALS-WR这个算法中的那个QR分析,真心是太复杂了.以至于国庆后面三天基本都是在郁闷中过来的,想着自己的矩阵学的是有多差呀...后来算法验证弄懂之后才发觉,尼玛,java太坑爹了吧,矩阵求个逆,有那么复杂么!!! 下面来开始验证:首先应该获得了两个变量分别是Ai和Vi,如果这两个变量不知道是啥东西,可

[商业源码]生日大放送-Newlife商业源码分享 今天是农历六月二十三,是@大石头的生日,记得每年生日都会有很劲爆的重量级源码送出,今天Newlife群和论坛又一次疯狂了,吃水不忘挖井人,好的东西肯定要拿到博客园分享.Newlife组件信息: 论坛:http://www.newlifex.com/ QQ群:1600800 相关博客:http://www.cnblogs.com/nnhy http://www.cnblogs.com/asxinyu 对你有没有用,你看着办,你是大爷!如果没有用,

http://blog.csdn.net/chenyusiyuan/article/details/8710462 OpenCV学习笔记(27)KAZE 算法原理与源码分析(一)非线性扩散滤波 2013-03-23 17:44 16963人阅读 评论(28) 收藏 举报  分类: 机器视觉(34)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.   目录(?)[+]   KAZE系列笔记: OpenCV学习笔记(27)KAZE 算法原理与源码分析(一)非线性扩散滤波 OpenCV学习笔记

1 主流深度学习框架对比 当今的软件开发基本都是分层化和模块化的,应用层开发会基于框架层.比如开发Linux Driver会基于Linux kernel,开发Android app会基于Android Framework.深度学习也不例外,框架层为上层模型开发提供了强大的多语言接口.稳定的运行时.高效的算子,以及完备的通信层和设备层管理层.因此,各大公司早早的就开始了深度学习框架的研发,以便能占领市场.当前的框架有数十种之多,主流的如下(截止到2018年11月) 显然TensorFlow是独一无

HTK计算mfcc/filter_bank源码解析 HTK可以用简单的 HCopy -C config -s scp 求取mfcc或者filter_bank 关于mfcc的原理在 http://my.oschina.net/jamesju/blog/193343 中有讲解,这里主要说HTK具体是如何用C实现的,因为HTK自身的庞大,文件嵌套不少,所以我提取出了求取filter_bank的源码并重写了,可以直接运行. 读入数据.分帧 首先定义三个结构体: typedef struct Wave {

package org.springframework.beans; public abstract class BeanUtils /** * Copy the property values of the given source bean into the given target bean. * <p>Note: The source and target classes do not have to match or even be derived * from each other