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深度学习:感知机
感知机常用于二分类问题,找一个超平面将线性可分的数据集进行分类。本文将从单层感知机的原理开始探讨,再到多层感知机原理以及多层感知机的实现。...
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1年前
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深度学习:线性回归
在机器学习领域中的大多数任务通常都与预测有关。本篇文章将深入讨论线性回归的原理,并动手实现一个线性回归模型。...
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深度学习:Softmax回归
线性回归适合于预测连续值,而对于分类问题的离散值则束手无策。因此引出了本文所要介绍的softmax回归模型,该模型是针对多分类问题所提出的...
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图像处理:边缘检测
在对图像的处理中,我们常常需要识别图像中的边缘。边缘检测是图像处理中的重要一环,本篇文章将围绕边缘检测进行讨论。...
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1年前
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图像处理:坐标变换
在计算机图像学中常常涉及到对图像的进行各种变换,包括平移、旋转、缩放、剪切等操作,它们被称为坐标变换或仿射变换。本篇文章将由浅到深,详细地讨论关于图像坐标变换的原理。...
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1年前
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【计算摄影】相机成像原理:从光到JPEG图像
本文我们将从最基本的相机成像原理开始论述,再讨论光线进入相机后,经过一系列处理成为JPEG图像的大致流程。...
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