Ian J. Goodfellow 论文：https://arxiv.org/abs/1406.2661 两个网络：G(Generator)，生成网络，接收随机噪声Z，通过噪声生成样本，G(z)。D(Dicriminator)，判别网络，判别样本是否真实，输入样本x，输出D(x)代表x真实概率，如果 ...
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2017-09-05 00:19:53
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定义 原始信号：x 噪声信号：n 信噪比：SNR 信号长度：N ...
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2017-09-04 16:30:32
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1、样本不平衡问题 正样本多余正样本： 1）欠采样，随机抽取负样本去除，使的正负样本比例平衡。缺点是会丢失多数类的一些重要信息，不能够充分利用已有的信息 2）过采样，增加一些正样本，使得正负样本比例接近。最简单的办法是简单复制少数类样本，缺点是可能导致过拟合，没有给少数类增加任何新的信息。改进的方法 ...
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2017-09-01 20:22:55
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原文：http://freespace.virgin.net/hugo.elias/models/m_perlin.htm 转自：http://www.azure.com.cn/article.asp?id=291 柏林噪声(Perlin Noise)(译) 原文链接:http://freespac ...
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2017-08-30 22:35:06
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对于一般的图像提取轮廓，这篇博文介绍了一个很好的方法，但是对于有噪声的图像，并不能很好地捕获到目标物体。 比如对于我的鼠标，提取的轮廓效果并不好，因为噪声很多： 所以本文增加了去掉噪声的部分。 首先加载原始图像，并显示图像 然后进行低通滤波处理，进行降噪 使用floodfill来去掉目标周围的背景， ...
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2017-08-29 21:55:37
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前言 以下内容是个人学习之后的感悟，如果有错误之处，还请多多包涵~ 逻辑回归 一、为什么使用logistic回归 一般来说，回归不用在分类问题上，因为回归是连续型模型，而且受噪声影响比较大。 Why? 为什么回归一般不用在分类上？其实，很多初学者都会提出这个问题。然而，文字的解释往往不能说服我们，接 ...
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2017-08-26 15:04:31
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问：何为差分信号？ 答：通俗地说，就是驱动端发送两个等值、反相的信号，接收端通过比较这两个电压的差值来判断逻辑状态“0”还是“1”。 问：差分线的优势在哪？ 答：差分信号和普通的单端信号走线相比，最明显的优势体现在以下三个方面： a.抗干扰能力强，因为两根差分走线之间的耦合很好，当外界存在噪声干扰时 ...
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2017-08-26 12:36:19
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我们为了实现动态图像的滤波算法，用串口发送图像数据到FPGA开发板，经FPGA进行图像处理算法后，动态显示到VGA显示屏上，前面我们把硬件平台已经搭建完成了，后面我们将利用这个硬件基础平台上来实现基于FPGA的一系列图像处理基础算法。 椒盐噪声（salt & pepper noise）是数字图像的一 ...
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2017-08-26 10:17:45
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高斯模糊（英语：Gaussian Blur），也叫高斯平滑。是在Adobe Photoshop、GIMP以及Paint.NET等图像处理软件中广泛使用的处理效果，通经常使用它来降低图像噪声以及降低细节层次。 简单介绍：高斯模糊（Gaussian Blur）是美国Adobe图像软件公司开发的一个图像处 ...
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2017-08-20 21:12:23
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PlayGround。http://playground.tensorflow.org 。教学目的简单神经网络在线演示、实验图形化平台。可视化神经网络训练过程。在浏览器训练神经网络。界面，数据(DATA)、特征(FEATURES)、神经网络隐藏层(HIDDEN LAYERS)、层中连接线、输出(OU ...
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2017-08-20 12:26:48
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