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HOG 即梯度方向直方图(Histograms of Oriented Gradient)，最早是由 Navneet Dalal 和Bill Triggs在 2005 年提出来，最初用于行人检测。他们提取 HOG 特征，采用线性 SVM分类器进行行人检测，取得了很好的效果。HOG 特征的提出建立在这样一个假设之上，即物体局部范围像素的边缘信息和梯度值分布能够充分描述该...
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2015-06-08 17:29:32
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机器学习中梯度下降（Gradient Descent， GD）算法只需要计算损失函数的一阶导数，计算代价小，非常适合训练数据非常大的应用。梯度下降法的物理意义很好理解，就是沿着当前点的梯度方向进行线搜索，找到下一个迭代点。但是，为什么有会派生出 batch、mini-batch、online这些GD...
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2015-06-06 19:23:07
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哎，刚刚submit上paper比较心虚啊，无心学习，还是好好码码文字吧。
subgradient中文名叫次梯度，和梯度一样，完全可以多放梯度使用，至于为什么叫子梯度，是因为有一些凸函数是不可导的，没法用梯度，所以subgradient就在这里使用了。注意到，子梯度也是求解凸函数的，只是凸函数不是处处可导。f:X→Rf: \mathcal{X}\rightarrow \mathbb{R}是一个凸函...
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2015-06-06 12:06:38
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这几天在看《统计学习方法》这本书，发现 梯度下降法在 感知机 等机器学习算法中有很重要的应用，所以就特别查了些资料。 一.介绍 梯度下降法（gradient descent）是求解无约束最优化问题的一种常用方法，有实现简单的优点。梯度下降法是迭代算法，每一步需要求解目标函数的梯度向量。二.应用...
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2015-06-06 06:48:06
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#Gradient Descent 梯度下降法#x为数据矩阵（mxn m:样本数 n:特征数 ）;y观测值(mx1);error相邻两次迭代的最大误差;#step为设定的固定步长;maxiter最大迭代次数,alpha,beta为回溯下降法的参数# 在直接设置固定的step时，不宜设置的过大，当步长...
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2015-06-04 21:01:28
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1、HOG特征： 方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检測的特征描写叙述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行人检測中...
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2015-06-03 21:21:01
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css3的gradient分为两种：线性渐变（linear）和径向渐变（radial）。一、线性渐变linear-gradientlinear-gradient([设置方向]，[设置开始颜色]，[设置多种过度颜色]，[设置结束颜色])参数：第一个参数：指定渐变方向，可以用“角度”的关键字或“英文”来...
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2015-05-30 21:01:08
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这个exercise需要完成cnn中的forward pass,cost,error和gradient的计算。需要弄清楚每一层的以上四个步骤的原理，并且要充分利用matlab的矩阵运算。大概把过程总结了一下如下图所示：STEP 1：Implement CNN ObjectiveSTEP 1a: Fo...
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2015-05-30 12:03:11
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1，-webkit-font-smoothing：css3中用于webkit引擎中设置字体的抗锯齿、增加光滑度的属性。none用于小像素文本；subpixel-antialiased浏览器默认反锯齿;antialiased反锯齿。
2，-webkit-gradient(直线/放射状，色1中心坐标，色1半径，色2中心坐标，色2半径，from(#000000)，to(#ffffff))，调色链接ht...
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2015-05-29 14:07:01
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Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition本文主要以LeNet-5手写体字符识别卷积神经网络为例，详细介绍了卷积神经网络。这是一篇98年发表的论文，用标准的全连接的多层神经网络能够作为分类器。但是存在以下问题：一、输入的标准图像太大...
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移动开发 时间：
2015-05-28 19:58:40
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