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图：pixabay「机器人圈」导览：一般说来，训练深度学习网络的方式主要有四种：监督、无监督、半监督和强化学习。在接下来的文章中，机器人圈将逐个解释这些方法背后所蕴含的理论知识。除此之外，机器人圈将分享文献中经常碰到的术语，并提供与数学相关的更多资源。本文编译自硅谷著名的风险投资机构安德森•霍洛维茨基金，作者是Frank Chen。有关数学相关问题，请参阅这个斯坦福大学的教程，其中包含监督和无监督

前言国际惯例，先来波地址：CUDA WIN7：链接：http://pan.baidu.com/s/1nvyA3Qp 密码：h0f3   官方网址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkitCUDA WIN10:链接：http://pan.baidu.com/s/1eRDJYmA 密码：1m4ecudnn：链接：http://pan.baidu.com/s/1

导言       本教程中，我们将会利用Caffe官方提供的深度模型——CaffeNet（该模型是基于Krizhevsky等人的模型的）来演示图像识别与分类。我们将分别用CPU和GPU来进行演示，并对比其性能。然后深入探讨该模型的一些其它特征。1、准备工作       1.1 首先，安装Python，numpy以及matplotlib。 #安装Python环境、numpy、matplotlib

The human visual system is one of the wonders of the world. Consider the following sequence of handwritten digits:Most people effortlessly recognize those digits as 504192. That ease is deceptive. In

1.安装摄像头“茄子大头贴”sudo apt-get install cheese2.minicom(超级终端)sudo apt-get install minicom3.Terminator(一个串口中的多个终端)sudo apt-get install terminator4.keepass2(密码管理工具)sudo apt-get install keepass25.virtualbox(虚

对于时间序列，如果本状态的概论只取决于上一个状态，那就叫一阶markov过程举个例子，爷爷生爸爸，爸爸生儿子，儿子的问题只跟爸爸有关，跟爷爷无关，这就叫一阶markov二阶markov可以以此类推 在随机理论中，把在某时刻的事件受在这之前事件的影响，其影响范围有限的随机过程，称为马尔可夫过程。一个事件受在它之前的事件的影响的深远程度，通常用在它之前的事件作为条件的概率来表达。受前一个事...

本次比赛总结由谷歌大脑、清华大学以及其它参与研究人员们联合撰写，为你介绍NIPS 2017 对抗样本攻防比赛的情况。自 Ian Goodfellow 等研究者发现了可以让图像分类器给出异常结果的"对抗性样本"（adversarial sample）以来，关于对抗性样本的研究越来越多。NIPS 2017 上 Ian Goodfellow 也牵头组织了 Adversarial At

这是一个known issue与numpy。使用给定的容差为概率之和随机选择功能检查（here the source）的解决方案是通过将它们除以它们的总和如果总和是足够接近1实施例归一化的概率：>>> p=[ 1.42836755e-01, 1.42836735e-01 , 1.42836735e-01, 1.42836735e-01, 4.7612244

利用matlab 对数字图片进行放大缩小是matlab在数字图像处理上的一个简单的应用matlab库函数imresize()的功能就是这个，那么imresize具体怎么实现的呢，我们可以自己写一个myimresize()imresize()的用法请查看matlab的HELP，搜索“imresize”首先我们必须知道彩色数字图像其实是一个m*n*3的数字矩阵组成的，其中的m*n表示图片在宽度和高度上