在机器学习中，特征学习或表征学习[1]是学习一个特征的技术的集合：将原始数据转换成为能够被机器学习来有效开发的一种形式。它避免了手动提取特征的麻烦，允许计算机学习使用特征的同时，也学习如何提取特征：学习如何学习。机器学习任务，例如分类问题，通常都要求输入在数学上或者在计算上都非常便于处理，在这样的前提下，特征学习就应运而生了。然而，在我们现实世界中的数据例如图片，视频，以及传感器的测量值都非常..

首先，什么叫做模态（Modality）呢？每一种信息的来源或者形式，都可以称为一种模态。例如，人有触觉，听觉，视觉，嗅觉；信息的媒介，有语音、视频、文字等；多种多样的传感器，如雷达、红外、加速度计等。以上的每一种都可以称为一种模态。同时，模态也可以有非常广泛的定义，比如我们可以把两种不同的语言当做是两种模态，甚至在两种不同情况下采集到的数据集，亦可认为是两种模态。因此，多模态机器学习，...

数据可视化为了达到增强人脑认知的目的，会利用不同的视觉通道对冰冷的数据进行视觉编码。我们在数据可视化的时候，一方面，展现可视化对象本身的位置、特性，对应的视觉通道类型是定性或者分类，比如汽车在什么地方、汽车的种类；另一方面，展现对象的某一个属性值大小，对应的视觉通道类型是定量或者定序，汽车的油耗、汽车加油的排队顺序。那么，有哪些具体的视觉通道呢？下面就跟大家介绍几种常见的视觉通道，文末有视...

前言在介绍卷积神经网络中的1x1卷积之前，首先回顾卷积网络的基本概念[1]。1. 卷积核（convolutional kernel）：可以看作对某个局部的加权求和；它是对应局部感知，它的原理是在观察某个物体时我们既不能观察每个像素也不能一次观察整体，而是先从局部开始认识，这就对应了卷积。卷积核的大小一般有1x1,3x3和5x5的尺寸（一般是奇数x奇数）。卷积核的个数就对应输...

注意：1.在新建repositories的时候仓库名称前缀要和你的用户名保持一致，不然会找不到GitHub pages.后缀为github.io新建仓库之后，就会自动定向到username.github.io。2.选定GitHub给定的主题时，可以使用README.md文件更改网页的显示内容；3. 也可以自己设计GitHub主页，设计index.html并设置为首选预览显示文件；4...

花花绿绿真好看~

1.区分FLOPs和FLOPSFLOPS：注意全大写，是floating point operations per second的缩写，意指每秒浮点运算次数，理解为计算速度。是一个衡量硬件性能的指标。FLOPs：注意s小写，是floating point operations的缩写（s表复数），意指浮点运算数，理解为计算量。可以用来衡量算法/模型的复杂度。注意在深度学习中，我们用的是F...

花花绿绿真好看~

这一讲，将给大家介绍下直方图的相关概念，以及有关直方图的一个重要算法：直方图均衡化。首先，讲讲什么是直方图吧。相信大家小学的时候都学过统计直方图吧？就是上面这样的图，就叫做统计直方图。比如说，统计一个班里所有小朋友们的身高，体重等等各方面的属性。每个小的区间代表一个范围，那么如果来一个小朋友，他的身高是y，那么去看看y在所对应的小区间在横轴上的位置，然后在该位置所对应的纵轴上...

首先，什么叫做模态（Modality）呢？每一种信息的来源或者形式，都可以称为一种模态。例如，人有触觉，听觉，视觉，嗅觉；信息的媒介，有语音、视频、文字等；多种多样的传感器，如雷达、红外、加速度计等。以上的每一种都可以称为一种模态。同时，模态也可以有非常广泛的定义，比如我们可以把两种不同的语言当做是两种模态，甚至在两种不同情况下采集到的数据集，亦可认为是两种模态。因此，多模态机器学习，...