论文笔记[2] 深度CNN图像质量预测Introduction本文主要讲如何用深度CNN模型来做图像质量评估 / 预测（image quality assessment / prediction）。但是这个问题比较困难的一个原因在于缺少数据，即对一张图片的质量人工主观评价的分数。而且对于这类问题，常规的data augmentation方法都不适用，因为会改变主观分数。对于图像质量...

机器学习优化过程中的各种梯度下降方法（SGD，AdaGrad，RMSprop，AdaDelta，Adam，Momentum，Nesterov）实际上，优化算法可以分成一阶优化和二阶优化算法，其中一阶优化就是指的梯度算法及其变种，而二阶优化一般是用二阶导数（Hessian 矩阵）来计算，如牛顿法，由于需要计算Hessian阵和其逆矩阵，计算量较大，因此没有流行开来。这里主要总结一阶优化的各种...

首发于知乎：【强化学习1.0】导论 & 多臂赌博机问题（multi-armed bandit）欢迎关注导论：何为强化学习？强化学习（Reinforcement Learning，下面简称RL）研究的是在交互中学习的方式。通俗来说，就是“做什么能让我们最终的收益最大化”。最常举例的一个场景就是游戏，比如下棋。对于每一步都没有标准答案可供学习，但是最终的收益是固定的，比如胜一场1分、平0分、负

Titanic: ML from disasterdeal with csv trainning data using pandas etc.Titanic是kaggle的一个toy级别的入门问题，主要是为了熟悉一下kaggle题目的解题思路，以及用到的处理方法，算法，以及对应的函数库的使用。首先，用pandas做数据的读写，并且可以大致看一下数据长什么样子；然后，用seaborn可以了解...

好久没有写论文笔记了，这里开始一个新任务，即图像的steganalysis任务的深度网络模型。现在是论文阅读阶段，会陆续分享一些相关论文，以及基础知识，以及传统方法的思路，以资借鉴。这一篇是Media Watermarking, Security, and Forensics 2015上的，应该是我能找到的最早的用dl做steganalysis的文章。和其他图像任务一样，传统的算法都是两步...

独立分量分析（Independent Component Analysis）鸡尾酒会问题

l1-norm loss & l2-norm loss （l1范数和l2范数作为正则项的比较）l1-norm 和 l2-norm是常见的模型优化过程中的正则化项，对应到线性回归的领域分别为lasso Regression和 Ridge Regression，也就是 lasso 回归（有的地方也叫套索回归）和岭回归（也叫脊回归）。在深度学习领域也用l1和l2范数做正则化处理。这里简要

MATLAB作图时，如果带有子图，可用subplot作图。如果需要一个规则的网格，直接制定subplot(m,n,p)，即可画出m×n的子图排列中的第p个。但是如果需要不规则的，如2×2的格子中，两个小图分别占上面的两个subplot，一个长图要占据下面两个格子，此时要用subplot(2,2,[3,4])来实现。下面是一个示例：...

VGG相关文献VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITIONKaren Simonyan∗ & Andrew Zisserman+http://arxiv.org/abs/1409.1556vgg是作者所在的课题组的缩写，visual geometry group，视觉几何学小组。通常...

MASWaves软件包研究研究一下前面看的瑞利波反演S波速度的一个matlab工具包，这个是它的原理说明。文献来源：Tool for analysis of multichannel analysis of surface waves (MASW) field data and evaluation of shear wave velocity profiles of soils，El...