最近刚转用opencv3,使用ANN算法时遇到了一些问题,记录下来. 训练神经网络的代码如下: //创建ANN Ptr<ANN_MLP> bp = ANN_MLP::create(); 设置层数时,要注意:例子的数量要和标签的数量相同 第一项为图片的像素数,最后一项为训练的种类数 //设置层数 Mat layerSizes = (Mat_<, ) << image_rows*image_cols, ), ), class_num); bp->setLayerSizes(

kd-tree kd-tree works poorly in high dimensions (k<30) 自己实验的时候差不多20到30左右吧,超过之后,就真的很慢了 faiss support high-dimensional vectors of 50 to 1000+ dimensions use gpu annoy Works better if you don't have too many dimensions (like <100) but seems to perform

search_k serach_k越大,越准确,但是要在时间和准确率之间取个trade off During the query it will inspect up to search_k nodes which defaults to n_trees * n build on memory or disk build on disk disk上build的时候,树的node个数是所有样本个数的大约2倍,(作者说无法获得多少颗树,困== build on memory 指定颗的树数(5) 差别

在opencv3.0中,提供了一个ml.cpp的文件,这里面全是机器学习的算法,共提供了这么几种: 1.正态贝叶斯:normal Bayessian classifier    我已在另外一篇博文中介绍过:在opencv3中实现机器学习之:利用正态贝叶斯分类 2.K最近邻:k nearest neighbors classifier 3.支持向量机:support vectors machine    请参考我的另外一篇博客:在opencv3中实现机器学习之:利用svm(支持向量机)分类 4.决

注: Scratch是一款由麻省理工学院(MIT) 设计开发的一款面向少年的简易编程工具.这里写链接内容         本文翻译自“IMPLEMENTING A NEURAL NETWORK FROM SCRATCH IN PYTHON – AN INTRODUCTION”,原文链接为这里写链接内容.并且,我在这里给出原文数学公式的推导和对原文一些概念的修正:         在这里,我将展示一种简单的三层神经网络,我不会详细推导出与本文有关的所有数学公式,我将我的想法以一种直观的形式展示出来

零. Introduction 1.learn over a subset of data choose the subset uniformally randomly (均匀随机地选择子集) apply some learning algorithm 解决第一个问题 :Boosting 算法 不再随机选择样本,而是选择the samples we are not good at? 寻找算法解决我们当下不知道如何解决的问题--学习的意义 baic idea behind boosting : f

转自 http://blog.csdn.net/yiluoyan/article/details/45308785 这篇文章接着之前的车牌识别,从输入的车图片中分割识别出车牌之后,将进行下一步:车牌号的识别,这里主要使用光学字符识别车牌字符.对每个检测到的车牌,将其每个字符分割出来,然后使用人工神经网络(artificial neural network,ANN)学习算法识别字符. 1.字符分割 将获得的车牌图像进行直方图均衡,然后采用阈值滤波器对图像进行处理,然后查找字符轮廓. 原图像:  阈

1. 引言 - 近似近邻搜索被提出所在的时代背景和挑战 0x1:从NN(Neighbor Search)说起 ANN的前身技术是NN(Neighbor Search),简单地说,最近邻检索就是根据数据的相似性,从数据集中寻找与目标数据最相似的项目,而这种相似性通常会被量化到空间上数据之间的距离,例如欧几里得距离(Euclidean distance),NN认为数据在空间中的距离越近,则数据之间的相似性越高. 当需要查找离目标数据最近的前k个数据项时,就是k最近邻检索(K-NN). 0x2:NN的

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

作者: 寒小阳 &&龙心尘 时间:2015年11月. 出处: http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/49949535 http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/49963349 声明:版权所有,转载请注明出处,谢谢. 1. 图像分类问题 这是人每天自然而然会做的事情,普通到大部分时候,我们都感知不到我们在完成一个个这样的任务.早晨起床洗漱,你要看看洗漱台一堆东西中哪个